Surface-modified silica nanoparticles for enhanced oil recovery in sandstone cores
Notice bibliographique
Résumé
Enhanced Oil Recovery (EOR) techniques traditionally employ chemical flooding; however, recent integration of nanoparticles (NPs) with water flooding has demonstrated promising enhancements in oil recovery.Silica (SiO 2 ) NPs have been widely used in this regard, however, the primary challenge is their tendency to aggregate in solution due to their ultra-small size and large surface area, which can inhibit their effectiveness in EOR applications.To address this, we modified the surface of commercially sourced SiO 2 NPs using two different agents: polyethylenimine (PEI) for polymer coating and Triethoxy(octyl)silane (TOS) for covalent surface functionalisation, without any binders or preliminary coatings.The modified NPs (TOS-NPs and PEI-NPs) were characterized using techniques such as SEM, TEM, FTIR, TGA, BET and DLS.Their efficacy in EOR was evaluated within sandstone cores through measurements of contact angle, interfacial tension (IFT), and spontaneous imbibition tests.Results indicated that the surface modifications substantially improved the stability of the SiO 2 NPs.Specifically, TOS-NPs effectively altered the wettability of sandstone cores from strongly oil-wet (27⁰) to strongly water-wet (165⁰), in contrast to PEI-NPs (16⁰) and unmodified SiO 2 NPs (94⁰).IFT measurements revealed a 78 % reduction with PEI-NPs, compared to only 5 % with TOS-NPs.In spontaneous imbibition tests, TOS-NPs achieved the highest oil recovery, approximately 64.9 % without noticeable core plugging, compared to 53.0 % for the unmodified NPs and 9.8 % by PEI-NPs.These results, alongside the contact angle measurements, confirm that for the sandstone wettability alteration of the rock could be the major contributing mechanism for EOR using TOS-NPs.
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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) | 0,001 | 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 ».