Evaluation of the simultaneous use of α-Fe <sub>2</sub> O <sub>3</sub> nanoparticles and polyacrylamide polymer as an enhanced oil recovery method
Notice bibliographique
Résumé
Currently, polymers and nanoparticles (NPs) have garnered significant attention in the petroleum industry due to their potential to address critical production challenges, such as declining reservoir pressure, high oil viscosity, and water breakthrough. This study investigates the synergistic effect of polyacrylamide (PAM) and α-Fe₂O₃ NPs on enhanced oil recovery (EOR) from carbonate rocks. Various experimental methods, including core flooding, contact angle measurements, interfacial tension (IFT) analysis, and viscosity assessments, were conducted under different scenarios to evaluate the performance of these fluids. The results demonstrated that adding α-Fe₂O₃ NPs to the PAM solution increased the viscosity of the aqueous phase, leading to more efficient oil displacement. Additionally, α-Fe₂O₃ NPs effectively altered the wettability of the rock, reducing the contact angle from 132° to 102° and decreasing the IFT from 24 to 13 dyne/cm, contributing to improved oil recovery. The 48% reduction in IFT was attributed to the adsorption of NPs at the oil-water interface, which lowered the surface energy. Furthermore, the hydrophobicity of the carbonate rock decreased by 24%, as indicated by the reduced contact angle. This wettability shift is linked to the formation of a more homogeneous oil-water interface, stabilized by the high surface area of the NPs. Core flooding experiments revealed an 18% increase in ultimate oil recovery with the addition of α-Fe₂O₃ NPs to the PAM solution. These findings highlight the potential of combining PAM and α-Fe₂O₃ NPs as an effective EOR method for field-scale applications, offering a promising solution to enhance oil recovery in 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) | 0,001 | 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 ».