A Novel Thermo-Salinity-Responsive Nanographite System for Enhanced Oil Recovery in Deep Reservoirs
Notice bibliographique
Résumé
In deep oil reservoir development, enhanced oil recovery (EOR) techniques encounter significant challenges under high-temperature and high-salinity conditions. Traditional profile-control agents often fail to maintain stable blocking under extreme conditions and exhibit poor resistance to high temperature and high salinity. This study develops a functionalized nanographite system (the MEGO system) with superior high-temperature dispersibility and thermosalinity-responsive capability through polyether amine (PEA) grafting and noncovalent interactions with disodium naphthalene sulfonate (DNS) molecules. The grafted PEA and DNS provide steric hindrance and electrostatic repulsion, enhancing thermal and salinity resistance. After ten days of aggregation, the MEGO system forms stable particle aggregates (55.51–61.80 µm) that are suitable for deep reservoir migration and profile control. Both experiments and simulations reveal that particle size variations are synergistically controlled by temperature and salt ions (Na + , Ca 2+ , and Mg 2+ ). Compared with monovalent ions, divalent ions promote nanographite aggregation more strongly through double-layer compression and bridging effects. In core displacement experiments, the MEGO system demonstrated superior performance in reservoirs with permeabilities ranging from 21.6 to 103 mD. The aggregates formed within the pore throats significantly enhanced flow resistance, expanded the sweep volume, and increased the overall oil recovery to 56.01%. This research indicates that the MEGO system holds excellent potential for EOR in deep oil reservoirs.
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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 ».