Experimental Investigations and MD Simulation on Nanoparticle-Enhanced CO<sub>2</sub>-Responsive Foam (NECRF): Implications on CO<sub>2</sub>-EOR
Notice bibliographique
Résumé
CO 2 -responsive foam (CRF) is a highly promising candidate for CO 2 -enhanced oil recovery (CO 2 -EOR) because it displays higher stability than the surfactant-stabilized foam owing to the formation of robust wormlike micelles (WLMs) upon exposure to CO 2 . In this work, the nanoparticle-enhanced CO 2 -responsive foam (NECRF) was properly prepared using lauryl ether sulfate sodium (LES)/diethylenetriamine/nano-SiO 2, and its interfacial properties and EOR potential were experimentally and numerically assessed, aiming to explore the feasibility and effectiveness of NECRF as a novel CO 2 -EOR technique. It was found that the interfacial expansion elastic modulus increased 6-fold after CO 2 stimulation. The modulus continued to increase with the introduction of nano-SiO 2 owing to the pronounced synergistic effect of WLMs and nanoparticles. In addition to increasing the viscosity of the foaming liquid, WLMs and nano-SiO 2 enhanced the shearing resistance of the NECRF as well. Calculations demonstrated that both the coarsening rate and the size distribution uniformity coefficient of NECRF were markedly lower than that of the LES foam, which subsequently inhibited NECRF decay and greatly improved its dynamic stability. Besides, molecular dynamics simulation revealed that adding inorganic salts to NECRF could notably enhance the foaming performance due to the intensified hydration of surfactant head groups and reduced binding energy of neighboring molecules. Nuclear magnetic resonance-assisted core flooding experiments validated the exceptional capacity of NECRF to sweep the low-permeability region and improve the conformance profile. Overall, these findings may provide valuable insights into the development and application of novel materials and strategies for the CO 2 -EOR.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».