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Enregistrement W4416716508 · doi:10.1002/cjce.70179

Influence of different minerals of sandstone rocks on the retention of scale inhibitor

2025· article· en· W4416716508 sur OpenAlexvenueno aff
Carolina B. Veloso, Rafael T. Landim, F. Murilo T. Luna, Célio L. Cavalcante

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCalcium Carbonate Crystallization and Inhibition
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundação Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Científico e TecnológicoPetrobrasConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Mots-clésFeldsparBiotiteScale (ratio)MineralMatrix (chemical analysis)Phase (matter)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract An effective method for controlling scale formation near production wells is the squeeze treatment using a scale inhibitor. The scale inhibitor injected into the well is retained in the rock matrix and gradually released during the oil production, preventing scale formation. This study explored the interaction between a scale inhibitor, aminotrimethylene phosphonic acid (ATMP), and some mineralogical components of sandstone formations using batch experiments. The experiments were performed for each individual pure mineral phase (quartz, feldspar, kaolin, and biotite), as well as for combinations of these phases, in order to determine whether the retention curves for mixed systems may be derived from the curves of the individual constituents. Moreover, the impact of temperature and pH on the inhibitor retention mechanisms (adsorption and/or precipitation) was also evaluated. Biotite exhibited the highest retention among the evaluated pure minerals (70 mg/g), while aluminium released from feldspar and kaolin influenced retention through complexation with the inhibitor. These results emphasize the critical role of mineralogical composition in scale inhibitor retention and support the selection and formulation of more effective squeeze treatments in sandstone reservoirs.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,162

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,189 · 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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Résumé présentoui

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