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Enregistrement W7036882477

Desarrollo de un nanofluido para la estabilización de finos de la formación barco del campo Cupiagua

2015· other· es· W7036882477 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueAmericanae (AECID Library) · 2015
Typeother
Languees
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFern and Epiphyte Biology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)LimitingPoint (geometry)Work (physics)Field (mathematics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Actualmente en el mundo se estudia el uso de nanopartículas debido a sus características de relación área/volumen, facilidad de síntesis, alteración de su superficie y tamaño que permiten ser implementados en el yacimiento para procesos EOR/IOR y/o en procesos de estimulación para la remediación/inhibición de los daños de producción sin ningún tipo de problema por bloqueo o taponamiento. Particularmente, este trabajo está orientado a la retención de la migración de finos en medios porosos a partir de nanofluidos debido a la posibilidad de alterar las fuerzas de repulsión que promueven el movimiento de finos. Este comportamiento se debe al aumento de la magnitud de las fuerzas de atracción comparada con la magnitud de las fuerzas de repulsión por el uso de nanopartículas. En este sentido, se plantea un trabajo experimental, por medio del cual se evalúa la capacidad de inhibición que tienen determinadas nanopartículas en el desplazamiento de finos. En esta tesis se realizará la síntesis de nanopartículas de sílice (SiO2), nanopartículas magnéticas de hierro (Fe3O4), y nanopartículas magnéticas de sílice/hierro tipo cascara – núcleo. Los lechos adsorbentes usados para la evaluación de los tratamientos fueron preparados con arena Ottawa y esferas de vidrio. Cada uno de los tres tipos de lechos, fueron remojados con nanopartículas de sílice, hierro y sílice/hierro. La suspensión de finos se preparó con base en una composición química promedio del campo Cupiagua. Los lechos impregnados con nanopartículas de hierro presentaron mayor capacidad de estabilización de finos debido a su carácter magnético, seguido por los lechos impregnados con sílice y de los lechos impregnados con nanopartículas tipo Core Shell, el comportamiento de estas últimas relacionado con la poca adherencia de las nanopartículas a la superficie de la arena y las esferas de vidrio, disminuyendo la cantidad de estas en cada lecho y por tanto su efecto. A condiciones de presión y temperatura de yacimiento se evalúo la tasa crítica antes y después del tratamiento base nanotecnología con resultados que mostraron un aumento del 400% en la velocidad crítica respecto al medio poroso sin tratar, lo cual demuestra la eficacia de este tipo de tratamientos para inhibir el desprendimiento, la aglomeración y la depositación de los finos.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,227 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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