A study on enhancing oil recovery efficiency through bubble displacement based on microfluidic technology
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Tight sandstone contains a large number of oil and gas resources, but because of its ultra‐low porosity, permeability, and strong hydrophilicity, the oil recovery is low. Microfluidic technology, as an emerging research technique, offers advantages in visualizing fluid flow, reducing experimental reagent consumption, and accurately simulating the pore structure of sandstone using microfluidic chips. This study presents an effective research methodology for improving tertiary oil recovery efficiency in sandstone. By analyzing pore slice images of sandstone cores and employing image processing techniques, the study extracted characteristic dimensions of the sandstone and designed a microfluidic chip. A displacement system was constructed using high‐speed cameras, constant‐pressure pumps, and microscopes to monitor the oil displacement process. A bubble generation device based on ultrafiltration membranes was proposed to introduce generated bubbles into the microfluidic chip with a sandstone structure for oil displacement studies. Real‐time monitoring of the displacement process was conducted. Water and foam were used as displacing agents to investigate the displacement process in the microfluidic chip mimicking the sandstone core structure. Additionally, analysis and comparison were performed on foam formulation, surfactant concentration, and foam proportion, quantitatively evaluating the oil displacement efficiency under various experimental conditions. The proposed research is helpful for the understanding of the foam flooding process on a micro‐scale and of significant application potential for the enhanced oil recovery of sandstone reservoirs.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».