Evaluation of micro-dispersion on oil recovery during low-salinity water-alternating-CO2 processes in sandstone cores: An integrated experimental approach
Notice bibliographique
Résumé
Low-salinity water (LSW) and CO 2 could be combined to perform better in a hydrocarbon reservoir due to their synergistic advantages for enhanced oil recovery (EOR); however, its microscopic recovery mechanisms have not been well understood due to the nature of these two fluids and their physical reactions in the presence of reservoir fluids and porous media. In this work, well-designed and integrated experiments have been performed for the first time to characterize the in-situ formation of micro-dispersions and identify their EOR roles during a LSW-alternating-CO 2 (CO 2 -LSWAG) process under various conditions. Firstly, by measuring water concentration and performing the Fourier transform infrared spectroscopy (FT-IR) analysis, the in-situ formation of micro-dispersions induced by polar and acidic materials was identified. Then, displacement experiments combining with nuclear magnetic resonance (NMR) analysis were performed with two crude oil samples, during which wettability, interfacial tension (IFT), CO 2 dissolution, and CO 2 diffusion were quantified. During a CO 2 -LSWAG process, the in-situ formed micro-dispersions dictate the oil recovery, while the presence of clay minerals, electrical double-layer (EDL) expansion and multiple ion exchange (MIE) are found to contribute less. Such formed micro-dispersions are induced by CO 2 via diffusion to mobilize the CO 2 -diluted oil, alter the rock wettability towards more water-wet, and minimize the density contrast between crude oil and water.
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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 ».