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Enregistrement W4414111974 · doi:10.2118/230307-pa

Investigation of Novel Modified Nanoparticle-Enhanced Viscoelastic Surfactant Clean Fracturing Fluid System for Improving Oil Recovery in Low-Permeability Reservoirs

2025· article· en· W4414111974 sur OpenAlexaff
Shengming Huang, Guancheng Jiang, Chunping Guo, Quan‐De Wang, Tengfei Dong, Yinbo He, Lili Yang, Zhehui Jin

Notice bibliographique

RevueSPE Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImbibitionRheologyShearing (physics)ViscoelasticityEnhanced oil recoveryPulmonary surfactantViscosityAdsorption

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Nanoparticle-enhanced viscoelastic surfactant (VES) fracturing fluid systems have attracted significant attention for their exceptional rheological properties and superior resistance to temperature and shear. In this study, we introduce a novel modified nano-silica (nano-SiO2)-enhanced VES clean fracturing fluid system developed to optimize performance and enhance oil recovery. We achieved this by deeply investigating the fluid’s rheological characteristics, thermal and shear stability, and self-assembly behavior. From both fracturing and spontaneous imbibition perspectives, we formulated and tested two VES systems: VES-A (without nano-SiO2) and VES-B (incorporating modified nano-SiO2 materials). These systems were based on a synthesized zwitterionic surfactant, erucamidopropyl hydroxysultaine (EAPHS), along with sodium salicylate (NaSal) and potassium chloride (KCl). Our findings indicate that modified nano-SiO2 can effectively alter the surface charge of the VES system, promoting the formation of more uniform and stable wormlike micelles (WLMs). Moreover, nano-SiO2 particles act as effective crosslinking sites for micelles through electrostatic adsorption or hydrogen bonding, thereby constructing a longer, more robust 3D micellar network that significantly enhances the system’s viscoelasticity and shear resistance. The VES-A system maintained a viscosity of 32 mPa·s after shearing at 120°C and 170 s⁻¹ for 60 minutes, yielding an imbibition oil recovery rate of 35.21%. In stark contrast, the VES-B system’s viscosity remained at 61 mPa·s after shearing under more demanding conditions (140°C and 170 s⁻¹ for 60 minutes), and its imbibition oil recovery rate reached 47.35%. Throughout the entire imbibition process, the VES-B system demonstrated superior oil displacement efficiency compared with the VES-A system, which is of great significance for the development of low-permeability and tight oil reservoirs. Crucially, the developed VES-B fracturing fluid system has demonstrated significant engineering success through its successful field application in multiple wells within a low-permeability shale gas block in the Sichuan Basin, China. For instance, the SW-1 well achieved a daily gas production of 1.5×10⁶ m³/d, a remarkable 18.7% increase compared to adjacent wells stimulated using conventional polymer slickwater systems. Collectively, these comprehensive laboratory findings and successful field applications highlight the substantial potential of nano-SiO2 materials for enhancing reservoir use in low-permeability oil and gas formations, thereby promoting the efficient development of shale gas resources.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,152
Score d'incertitude au seuil0,863

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,222 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2025
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