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Enregistrement W4415928714 · doi:10.3390/ma18215036

Interfacial Rheology of Surfactant–Asphaltene Systems: State of the Art and Implications for Enhanced Oil Recovery

2025· review· en· W4415928714 sur OpenAlexaff
María Isabel Sandoval Martínez, Ronald Mercado, Arlex Chaves–Guerrero, Hassan Hassanzadeh

Notice bibliographique

RevueMaterials · 2025
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesUniversidad Industrial de SantanderMinisterio de Ciencia y TecnologíaAgencia Nacional de HidrocarburosMinisterio de Ciencia, Tecnología e Innovación
Mots-clésRheologyViscoelasticityEnhanced oil recoveryPulmonary surfactantElasticity (physics)Intermolecular forceViscosity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study of the viscoelastic properties of surfactants in Enhanced Oil Recovery (EOR) has gained significant attention due to the role of interface elasticity in improving oil recovery. Interfacial rheology has been demonstrated to be a valuable tool for designing more efficient surfactant formulations in different industries. This review summarizes the principles and methods used to understand interfacial rheology and its impact on oil recovery. The paper explores key processes, interactions, and parameters that influence the formation of viscous or elastic films in the presence of active components in petroleum systems. The main findings highlight the importance of achieving optimal rigidity and viscoelastic properties at the interface, which promotes the formation of continuous phase threads that can be more easily swept. The review emphasizes the significance of understanding intermolecular interactions between surfactants and asphaltenes, as well as the impact of surfactant concentration on the formation of more viscous or elastic interfaces. Despite the valuable insights provided by interfacial rheology, further research is required to refine surfactant-based EOR strategies to enhance petroleum processing and recovery.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,745
Score d'incertitude au seuil0,830

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,272 · 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'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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