Ferrofluids and magnetism in the oil industry: Theories, challenges, and current applications—A comprehensive review
Notice bibliographique
Résumé
This review aims to contextualize the prospective integration of ferrofluid technologies into two critical oil macro-processes: recovery and transportation, both fundamental components of the oil supply chain. The initial section explores the research content and emerging trends associated with this technology by conducting a bibliometric analysis to highlight its advancements, drawbacks, and potential within the oil industry. The subsequent section discusses the most relevant theoretical aspects of ferrofluids, with a particular emphasis on stability, which is a pivotal yet insufficiently investigated aspect in the context of nanoparticle technologies in oil recovery and transportation. Furthermore, we present an overview of the magnetic properties, constitutive equations of ferrohydrodynamics, and magnetoviscous effects that elucidate the diverse rheological behaviors induced in ferrofluids by the action of uniform and oscillating magnetic field configurations. Against this background, subsequent sections summarize some selected experimental approaches conducted in systems that closely replicate real-world scenarios. These include the physiochemical interactions between ferrofluids and crude oils under the influence of external magnetic fields and thermodynamic flow conditions, such as those observed in reservoir environments. The review concludes with a section dedicated to the flow of ferrofluids in pipelines, highlighting experimental results under the influence of magnetic field configurations that induce reductions in viscosity, as well as alternative non-conventional applications associated with core annular flows. This comprehensive overview aims to provide an objective vision of the potential of ferrofluid technologies in enhancing the efficiency and effectiveness of multiple processes in the oil industry.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».