Mechanism Insights into the Miscibility Behavior of CO <sub>2</sub> /N <sub>2</sub> -Multicomponent Hydrocarbon–Surfactant Systems under Reservoir Conditions
Notice bibliographique
Résumé
The high miscibility of oil with CO 2 significantly enhances its mobility and thus improves oil recovery efficiency during CO 2 flooding. Many factors have strong influence on miscibility, including the chain length of oil, the component of injected gas, reservoir conditions, etc. Despite their critical role, the mechanisms underlying these influences remain poorly understood due to challenges in analyzing pore-scale mixing dynamics. Therefore, the molecular dynamics method was employed, and mixed gas–surfactant–mixed oil models were established to investigate the influence of different factors on the miscibility behavior during the multicomponent gas flooding process. Nonionic CO 2 friendly polyoxypropylene alkyl ether (POP) was chosen as a surfactant, and its influence on interfacial tension was also explored. The research results indicate a strong hindering effect of long-chain alkanes toward CO 2 –oil miscibility. When its content is reduced to less than 30%, the hindering effect started to diminish. As for the gas component, less than 15% N 2 is beneficial for the movement of CO 2 and accelerates the miscibility process. In addition, as the chain length of POP increases, its ability to improve the miscibility of CO 2 and oil first increases and then decreases. The results also indicate that an optimized structure of POP with 8 PO groups has the highest ability to assist the CO 2 –oil mixing process. Compared to the system without POP, the IFT can be reduced by approximately 46.78%. The simulation results can provide useful guidance for enhancing oil recovery in deep, low-permeability, and tight 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».