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Enregistrement W7047800746

High Density Solvent Formulation for Applications in the Stimulation of Oil and Gas Wells Using Bio-based Surfactants and Pickering Emulsion Stabilization Techniques

2024· dissertation· en· W7047800746 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity Library (University of Saskatchewan) · 2024
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueLightning and Electromagnetic Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmulsionHydrocarbonWaxSolventPhase (matter)Pickering emulsionPetroleumParaffin waxAqueous solution
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A common issue in the oil and gas (O&G) industry is reduced fluid flow in the well due to the precipitation of wax or scale. This impairment to flow, also known as skin damage, must be dissolved with chemistries developed for such purposes. Fluid flow is frequently inhibited by hydrocarbon or wax buildup which must be dissolved with a hydrocarbon solvent. Currently, there is no process to place hydrocarbon solvents in the desired location without the use of more solvent, which can be costly. The current approach is to displace with water. Because the solvent is less dense than water, it floats to the top of the column of fluid instead of contacting the damaged area. An emulsion formed by the solvent with salt water will make the hydrocarbon solvent as dense as water. The emulsion can be stabilized using either surfactants or solid particles. The emulsion can be characterized whether it is water-in-oil, or oil-in-water, by using a spread test in which the droplet is spread over an interface of water. A high internal phase water-in-oil emulsion is desired for this application. This means the solvent will be external, and the aqueous phase will be dispersed within, even though the solvent will make up a significantly smaller portion of the solution. In this study, preliminary tests used materials at Secure Energy’s lab in Edmonton, while secondary testing included further testing to identify sustainable and biomaterial-based options. Several successful emulsions were formed using current products available at Secure Energy. A mixture of 15% NaCl brine, WPT-2814 solvent, and SurfSolv AE6 emulsifier is the most promising mixture that will be implemented into the current product line. Testing with cellulose nanocrystals showed promising results for emulsion formulation with solvent and water but not with the saline solution or in combination with other surfactants. Further studies into renewable surfactants or other emulsifying agents may be conducted to add onto the results of this study.

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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,184 · 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
GenreMéthodes

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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