Experimental investigation of surface activity, micellization behaviour, and enhanced oil recovery performance of saponin‐based green surfactants
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this study, three forms of saponin surfactants extracted from the Camellia sinensis plant (CS1, CS2, and CS3) were investigated. Related experiments were conducted to determine their characteristics and performance in the enhanced oil recovery (EOR) parameters like interfacial tension (IFT) and wettability. The crude plant extract cannot reduce the interfacial tension to suitable values for EOR, although it can create water‐wetting. The pure saponin has a better performance, and the IFT in its optimal concentration can reach lower values by adjusting the salinity. In addition to reducing IFT well to around 0.3 mN/m, which is considered suitable for EOR, the modified saponin was stronger in wettability alteration than the other two samples. The crude extract reached its lowest IFT of 7.582 mN/m at 3175 ppm, while the pure and modified saponin achieved minimum interfacial tensions of 1.646 and 0.375 mN/m at 1550 and 1125 ppm, respectively. The surfactants altered the wettability, however, the water‐wetting was different, so CS3, CS2, and CS1 had the greatest effect on wettability, respectively. The adsorption of CS1, CS2, and CS3 onto porous media was 26.5%, 12.4%, and 16.1%, respectively. Finally, the flooding of CS1, CS2, and CS3 solutions increased the recovery by 7.6%, 12.6%, and 15.8% OOIP, respectively.
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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) | 0,001 | 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 ».