Extended DLVO Modeling of Nanoparticle-Assisted Wettability Alteration in Unconventional Reservoirs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Wettability alteration is a key mechanism for enhancing oil recovery in unconventional reservoirs. This study utilizes an extended Derjaguin–Landau–Verwey–Overbeek (DLVO) framework that integrates van der Waals, electrostatic double-layer (EDL), structural hydration, and nanoparticle-induced hydrophobic forces to quantify additive-assisted wettability shifts across salinity and concentration gradients. The model links total disjoining pressure to contact angle via a concentration-dependent scaling factor, α(c), and is validated against published data for tight-rock systems treated with silica nanoparticles under low-salinity water and brine conditions. Predictions match experimental contact angles with a root-mean-square error (RMSE) of 8.97°, capturing wettability change of rock surface in water and brine conditions under different nanoparticle concentrations. Disjoining pressure analysis indicates that EDL enhancement is the dominant mechanism of nanoparticle-induced wettability alteration, while structural hydration contributes as a short-range repulsive interaction and hydrophobic forces act as short-range attractive interactions. The framework suggests optimal nanoparticle concentrations of approximately 1 wt% in fresh water and 2 wt% in brine, providing a scalable tool for designing nanoparticle–surfactant formulations to promote spontaneous imbibition in unconventional 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».