ビッグオイルの次の噴出はナノスケールです

昨年、世界は1日あたり約9,700万バレルの石油を消費しました。同じ井戸にまだもっと多くのバレルが残っていると言ったらどうしますか？岩の奥深くでは、貯留層の油の60％以上が、幅が数十から数百ナノメートルの毛細管に閉じ込められたままになっています（比較のために：DNAの幅は2.5ナノメートルです）。砂岩と頁岩の多孔質の性質のために、油が堆積岩に沈殿する可能性があります。しかし、これらのキャピラリーからオイルを取り出す方法を本当に理解することは、今まで不可能でした。

リオデジャネイロに拠点を置く私の産業技術および科学チームは、 Scientific Reports に研究を発表しました。 、ナノスケールでの湿潤性の測定基準としての吸着エネルギー。液体油分子の特性が、ナノスケールで固体と接触したときに、まったく異なる予期しない方法でどのように動作するかを説明します。抽出に必要なエネルギーの計算など、石油の抽出方法について業界が知っていることはすべて、ナノスケールでは異なることがわかります。

濡れ性の奇妙さのシミュレーションと測定

アトリットルで（10 ^-18 ）、液体の液滴は、私たちが想像するもののように見えなくなります：球形または涙滴の形。代わりに、私たちの研究では、最終的に、ナノスケールの油滴は、固体表面に対して平らなフィルムのように見えることがわかりました。この増加した表面積は、典型的な巨視的測定で説明されていたよりもはるかに多くの「濡れ」を表すことが判明しました。そして、これらの平らなナノ液滴には、以前考えられていたよりも多くの表面被覆があっただけでなく、標準のシミュレーションツールと手法では、これらの油分子を抽出するために必要なエネルギーの増加が考慮されていませんでした。

図3 。液滴吸着エネルギー：ナノスケールで過小評価されています。 （a）実際の表面と同じデータに適合する理想的な球冠との比較。 （b）実際の表面の吸着エネルギーと球冠近似の吸着エネルギーの差。負の差は、取り付けられた球冠が接触面積を過小評価するのと同じように、吸着エネルギーを過小評価していることを示しています。 106 nm3を超えるボリュームの場合、球冠フィットにより、吸着エネルギーαのロバストな推定値が得られます。 （注： 図3bの略語：AFM-原子間力顕微鏡測定、AAMD-全原子分子動力学シミュレーション、CGMD-コース粒子分子動力学シミュレーション。 Scientific Reports ’から転載した画像 「ナノスケールでの湿潤性の測定基準としての吸着エネルギー」）

ナノレベルの形状変化を発掘することで、貯留層からの石油抽出をより正​​確に予測できる石油流動シミュレーションを開発することができました。

ただし、IBMは石油およびガス会社ではありません。石油会社がコアデータと見なす材料、コアプラグ、および特定の貯留層に関するすべてのデータを持っているわけではありません。そこで、ナノスケールでの貯留層の計算表現を構築するために（以下のビデオ）、ETHチューリッヒの岩石物理ネットワークなどの公共のリポジトリから岩石の特性データを取得しました。そして、幾何学的データから作成された「貯水池テンプレート」に基づいて、これまで行われていなかったナノスケールの湿潤および流体科学を展開できるようになりました。

次に、この新しいテンプレートを石油およびガス会社に示し、ナノフローシミュレーションが井戸の毛細管に閉じ込められた石油の特性をどのように考慮しているかを示しました。シミュレーションでは、トラップされたすべてのオイルを抽出する方法は示されていませんが、約1％多く抽出するのに役立つ可能性のあるさまざまな手法と材料を提供しています。毎日240万バレルの石油を汲み上げているブラジルでは、生産量が1％増加すると、1日あたりの合計量が24,000バレル増え、毎年880万バレル増えます。

フローシミュレーションからオイルフィルターチップまで

私たちの湿潤性の発見は、石油およびガス会社が、貯留層に閉じ込められた石油の業界平均である40％以上を回収するのに役立つ重要なステップです。次のステップは、ナノキャピラリー内のオイルの流れを研究することです。そのために、より良いフローシミュレーションを構築するためにナノスケールフローを実験的に検証およびキャリブレーションできる統合チッププラットフォームを開発しました（2016年のRio Oil＆Gas Expo＆Conferenceで発表された論文を読んでください：マルチスケールサイエンスは高精度シミュレーションを可能にします石油増進回収）。

これを行うには、スケールアップする必要があります。まず、走査型電子顕微鏡またはX線コンピューター断層撮影による毛細血管網の物理的測定が必要です。次に、細孔ネットワークのデータを使用して、実験的に較正された流体シミュレーションを使用して、ナノスケールの細孔ネットワークを介して、岩から油を分離するように特別に設計されたカスタマイズされた化学物質を含む、水を汲み上げるために必要な圧力を決定します。 （特許を取得しています：液体の流れと液固界面の相互作用を分析するための方法と統合デバイス）

今日、業界は、井戸での石油回収を予測するために不完全な物理モデルに依存しています。また、より高精度の石油回収予測により、投資収益率を大幅に向上させることができます。私たちの研究は、予測モデルを改善して、ナノスケールに閉じ込められた石油をより適切に説明する方法を提供します。これは、非従来型の貯留層で特に重要です。ナノスケールを考慮すると、現在、石油回収でさらに1パーセントの収率を意味する可能性があります。そして最終的には、より優れたシミュレーションテクノロジーと機能性材料があれば、残りの59％も回復できる可能性があります。

リオにある新しいNanoLabラボで行っている作業について詳しくは、こちらをご覧ください。