Preparation of an amphiphilic BaTiO3 nanofluids and its application to oil displacement in low-permeability reservoirs
Notice bibliographique
Résumé
The challenges of difficult injection and low recovery in low-permeability reservoirs significantly impact production efficiency. Nanofluid flooding presents a viable approach to improve to enhance recovery in such reservoirs. In this study, an amphiphilic J nano-BaTiO 3 particle (JNB-P) with a particle size of 50–90 nm was synthesized. Characterization results indicated that, compared to unmodified Nano BaTiO 3 particles, the JNB-P molecules introduced long-chain groups, leading to improved dispersion and a transition of the particle surface from hydrophilic to amphiphilic. Settling experiments identified the optimal dispersive nanofluid (JNB-FS) as a combination of 0.25 % PEG400 and 0.025 % JNB-P, with complete settling time for nanoparticles decreased as temperature or salinity increased. Emulsification experiments demonstrated that, at a water-to-oil volume ratio of 5:5, JNB-FS and crude oil successfully emulsified into an O/W emulsion with an average particle size of 0.791 μm. Interfacial tension experiments revealed that the interfacial tension of oil–water decreased by more than 50 times after adding JNB-FS. Furthermore, with increasing temperature, the degree of emulsification initially increased before decreasing, while emulsion stability, interfacial tension, and expansion modulus gradually decreased. As salinity increased, the degree of emulsification and emulsion stability declined, with interfacial tension first decreasing and then increasing, and the expansion modulus initially rising before falling. Wetting improvement experiments indicated that the core transitioned from lipophilicity to strong hydrophilicity after soaking in JNB-FS for 60 h. Finally, flow experiments demonstrated that compared to first water flooding, the oil recovery increased by 15.82 %. The oil displacement mechanism of JNB-FS primarily involved reducing interfacial tension, enhancing rock wettability, emulsification, and improving the permeability of the injected water via nanoparticles.
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 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 ».