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Enregistrement W4408186314 · doi:10.1016/j.engeos.2025.100394

Hybrid CO2 thermal system for post-steam heavy oil recovery: Insights from microscopic visualization experiments and molecular dynamics simulations

2025· article· en· W4408186314 sur OpenAlexaff
Ning Lu, Xiaohu Dong, Haitao Wang, Huiqing Liu, Zhangxin Chen, Li Yu, Deshang Zeng

Notice bibliographique

RevueEnergy Geoscience · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesChina Petrochemical CorporationChina Scholarship CouncilSINOPEC Petroleum Exploration and Production Research InstituteNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésVisualizationThermalMolecular dynamicsEnvironmental scienceMaterials sciencePetroleum engineeringComputer scienceChemistryThermodynamicsEngineeringPhysicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The hybrid CO 2 thermal technique has achieved considerable success globally in extracting residual heavy oil from reserves following a long-term steam stimulation process. Using microscopic visualization experiments and molecular dynamics (MD) simulations, this study investigates the microscopic enhanced oil recovery (EOR) mechanisms underlying residual oil removal using hybrid CO 2 thermal systems. Based on the experimental models for the occurrence of heavy oil, this study evaluates the performance of hybrid CO 2 thermal systems under various conditions using MD simulations. The results demonstrate that introducing CO 2 molecules into heavy oil can effectively penetrate and decompose dense aggregates that are originally formed on hydrophobic surfaces. A stable miscible hybrid CO 2 thermal system, with a high effective distribution ratio of CO 2 , proficiently reduces the interaction energies between heavy oil and rock surfaces, as well as within heavy oil. A visualization analysis of the interactions reveals that strong van der Waals (vdW) attractions occur between CO 2 and heavy oil molecules, effectively promoting the decomposition and swelling of heavy oil. This unlocks the residual oil on the hydrophobic surfaces. Considering the impacts of temperature and CO 2 concentration, an optimal gas-to-steam injection ratio (here, the CO 2 : steam ratio) ranging between 1:6 and 1:9 is recommended. This study examines the microscopic mechanisms underlying the hybrid CO 2 thermal technique at a molecular scale, providing a significant theoretical guide for its expanded application in EOR. • Occurrence model for remaining oil through visualization experiment and MD simulations. • The microscopic mechanism of remaining oil extraction during the application of hybrid CO 2 thermal system used. • A suitable gas-to-steam ratio for hybrid CO 2 thermal system recommended for heavy oil development.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,355
Score d'incertitude au seuil0,416

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,242 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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