<i>In situ</i> surfactant generation via saponification in alkali-assisted steam flooding for heavy oil recovery
Notice bibliographique
Résumé
This study explores alkali-assisted steam flooding as an effective approach for enhancing oil recovery in heavy oil reservoirs with high acid content. This method eliminates the need for costly surfactants by generating soap in situ. The research identifies naphthenic acids as the dominant acidic components in crude oil, with a double bond equivalent value of 3 or 4. Upon reacting with the sodium hydroxide (NaOH) solution, the interfacial tension decreased to ∼10−2 mN/m, and the acid–base reaction produced soap, altering the rock's wettability from oil-wet to water-wet. The emulsion viscosity was reduced with NaOH at an oil–water ratio of 3:7. Alkali-assisted steam flooding demonstrated that after the first alkali injection, the water cut was controlled, leading to a more than 10% increase in oil recovery. Alternating steam and alkali injections further improved the saponification reaction, resulting in a noticeable reduction in emulsion droplet diameter in the recovered oil samples, with most droplets concentrated in the 4–10 μm range. The shift in droplet diameter distribution indicates a transition from an initially thermally dominated emulsification process to a more stable emulsification system driven by alkali-induced interfacial activity. This study provides valuable insights into the mechanisms of alkali-assisted steam flooding for enhancing recovery in high-acid heavy 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) | 0,001 | 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 ».