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Enregistrement W4404896198 · doi:10.1016/j.geoen.2024.213554

Characterization and multiphase flow of Oil/CO2 systems in porous media focusing on asphaltene precipitation: A systematic review

2024· review· en· W4404896198 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueGeoenergy Science and Engineering · 2024
Typereview
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCharacterization (materials science)Porous mediumAsphalteneMultiphase flowPetroleum engineeringPrecipitationPorosityMaterials scienceFlow (mathematics)Reservoir modelingChemical engineeringGeologyEnvironmental scienceGeotechnical engineeringMechanicsNanotechnologyMeteorologyEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CO 2 injection is a well-known and highly efficient enhanced oil recovery (EOR) technique. In this method, undesirable asphaltene precipitation and deposition may occur at upstream and downstream facilities. Inhibition, controlling, and mitigating the asphaltene precipitation phenomenon are important steps to optimize the design and operation of this recovery process. Therefore, studying various physicochemical and thermodynamic properties as well as characterization methods of Oil/CO 2 /Asphaltene mixtures in porous and pipeline systems are of great interest to petroleum industry . Predicting and controlling the rheology and phase behavior of a multiphase system can be achieved by experimental and modeling studies. Various asphaltene precipitation and deposition experiments have been implemented for wide ranges of pressure, temperature, and composition in different media to evaluate asphaltene precipitation envelope, asphaltene precipitation amount, the effect of thermodynamic and textural properties on asphaltene precipitation/deposition phenomena, and associated formation damage. In addition to the experimental studies, a large number of modeling studies have been focused on transport phenomena through porous media while experiencing asphaltene precipitation/deposition problems. This review paper aims to comprehensively study the properties and characterization methods of Oil/CO 2 /Asphaltene systems. Moreover, a brief review of the previous experimental and modeling studies of Oil/CO 2 /Asphaltene systems is provided, focusing on various asphaltene precipitation and deposition models and mechanisms. Future research should focus on developing novel multi-scale experimental techniques that better simulate realistic reservoir conditions, along with advanced hybrid predictive models that combine effective approaches such as machine learning and molecular dynamics to more accurately capture asphaltene behavior in complex systems. The outcomes of the present study confirm that CO 2 injection can be an efficient technique for inhibiting asphaltene precipitation and deposition during EOR methods.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,152
Score d'incertitude au seuil0,897

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle