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Enregistrement W4409472958 · doi:10.1016/j.eng.2025.04.002

High-Temperature Stable Dispersed Particle Gel for Enhanced Profile Control in Carbon Capture, Utilization, and Storage (CCUS) Applications

2025· article· en· W4409472958 sur OpenAlexaff
Lin Du, Yao‐Yu Xiao, Zhi‐Chao Jiang, Hongbo Zeng, Huazhou Li

Notice bibliographique

RevueEngineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMesoporous Materials and Catalysis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesChina Scholarship CouncilChina National Petroleum Corporation
Mots-clésParticle (ecology)Carbon fibersControl (management)Environmental scienceProcess engineeringMaterials scienceChemical engineeringNanotechnologyNuclear engineeringComputer scienceEngineeringComposite materialArtificial intelligenceGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CO 2 -responsive gels, which swell upon contact with CO 2 , are widely used for profile control to plug high-permeability gas flow channels in carbon capture, utilization, and storage (CCUS) applications in oil reservoirs. However, the use of these gels in high-temperature CCUS applications is limited due to their reversible swelling behavior at elevated temperatures. In this study, a novel dispersed particle gel (DPG) suspension is developed for high-temperature profile control in CCUS applications. First, we synthesize a double-network hydrogel consisting of a crosslinked polyacrylamide (PAAm) network and a crosslinked sodium alginate (SA) network. The hydrogel is then sheared in water to form a pre-prepared DPG suspension. To enhance its performance, the gel particles are modified by introducing potassium methylsilanetriolate (PMS) upon CO 2 exposure. Comparing the particle size distributions of the modified and pre-prepared DPG suspension reveals a significant swelling of gel particles, over twice their original size. Moreover, subjecting the new DPG suspension to a 100 °C environment for 24 h demonstrates that its gel particle sizes do not decrease, confirming irreversible swelling, which is a significant advantage over the traditional CO 2 -responsive gels. Thermogravimetric analysis further indicates improved thermal stability compared to the pre-prepared DPG particles. Core flooding experiments show that the new DPG suspension achieves a high plugging efficiency of 95.3% in plugging an ultra-high permeability sandpack, whereas the pre-prepared DPG suspension achieves only 82.8%. With its high swelling ratio, irreversible swelling at high temperatures, enhanced thermal stability, and superior plugging performance, the newly developed DPG suspension in this work presents a highly promising solution for profile control in high-temperature CCUS applications.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 GPT0,209
Écart entre enseignants0,205 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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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