Evaluation of the effect of different preflows on the efficiency of a fórmula developed in the instituto colombiano del petróleo
Bibliographic record
Abstract
En el proceso de inyección de un preflujo para una fórmula SP como método de recobro mejorado de petróleo, se busca acondicionar el medio poroso permitiendo disminuir la adsorción de surfactantes presentes en la fórmula con el uso de un inhibidor de adsorción o disminuir las fuerzas capilares al obtener tensiones interfaciales ultrabajas. En el trabajo se llevó a cabo pruebas de desplazamiento unidimensional para estudiar el efecto de un preflujo sobre la recuperación terciaria de crudo y se realizó una comparación de los resultados obtenidos para determinar el preflujo más prometedor para una prueba de desplazamiento con roca de yacimiento. Los desplazamientos fueron desarrollados en empaques de arena Ottawa 80/100 con caolín al 5% consolidados en ausencia de fase aceite y a salinidad constante. Los preflujos usados para los desplazamientos fueron: polímero (FP 3330S 1255 ppm), álcali (NaOH 1000 ppm), surfactante no-iónico (TDA 25-12 1000 ppm) y surfactante aniónico (SDBS 1000 ppm), los cuales son comparados con el sistema de referencia (fórmula sin preflujo) utilizando tamaños de bache de 0.3 VP a una velocidad de inyección constante de 0.33 mL/min. Los efluentes de cada prueba fueron recolectados y posteriormente analizados para determinar: concentración de surfactante, concentración de polímero y volumen de crudo recuperado. Los valores promedio de permeabilidad y saturación de crudo residual fueron de12208.95 mD y 60.4% respectivamente. Los resultados muestran que, el preflujo de surfactante aniónico (SDBS) logró aumentar en 7.70% la recuperación de crudo terciario en comparación con el sistema de referencia (fórmula sin preflujo), por lo tanto, este preflujo probablemente acondicionó el medio poroso adsorbiéndose al sustrato sólido logrando modificar levemente la mojabilidad.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".