Simultaneous use of disulphide oil for chemical‐enhanced oil recovery by emulsion formation and stability with asphaltene deposition control
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Disulphide oil (DSO) is a by‐product of oil and gas refining processes that is generated during the removal of mercaptans and the sweetening of light hydrocarbons. Asphalt deposition, especially asphaltene deposition during enhanced oil recovery methods, reduces oil recovery from the reservoir, so the use of a substance such as DSO, which has the ability to control and reduce asphaltene deposition, can be effective in increasing oil recovery from the reservoir. In this research, a micromodel with a fracture design and a matrix that represents fracture reservoirs was utilized. These tests were conducted in two groups. The first group of tests is related to adding DSO to crude oil and using 70 to 30 vol.% oil–water emulsion containing salt, surfactant, and nanoparticles. The second group involved adding DSO to both crude oil and emulsion. The first group aimed at stimulation and the second group aimed at chemical enhanced oil recovery (C‐EOR). The formation and stability of water‐in‐oil emulsion was done by analyzing the average droplet size. As a result, in the first group of tests with the presence of DSO in the oil, by measuring the average diameter before and after injection of AOS surfactant, it was observed that the average droplet size decreased from 6.89 to 4.01 μm, which indicates an increase in the emulsion stability. In the second group, where DSO was present in both oil and water emulsion in injected oil, it can be seen that the average diameter of the droplets in the surfactant decreased from 5.12 to 3.21 μm.
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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 ».