大石油的下一个涌出点是纳米级

去年，全世界每天消耗近 9700 万桶石油。如果我告诉你，那些油井里还有更多的桶呢？在岩石深处，油藏中 60% 甚至更多的石油仍被困在毛细管中，毛细管有时只有几十到几百纳米宽（相比之下：DNA 是 2.5 纳米宽）。正是由于砂岩和页岩的多孔性，石油才能沉淀到沉积岩中。但是直到现在，真正了解如何从这些毛细血管中取出油是不可能的。

我在里约热内卢的工业技术和科学团队在科学报告上发表了一项研究 ，吸附能作为纳米尺度润湿性的度量，解释了液体油分子的性质在与固体接触时如何以完全不同和意想不到的方式在纳米尺度上表现出来。业界对如何提取石油的所有了解，例如计算提取所需的能量，结果在纳米尺度上都是不同的。

模拟和测量润湿性怪异

attoliters (10 ^-18 )，一滴液体不再像我们想象的那样：球形或泪珠形状。相反，我们的研究发现，最终，纳米级油滴看起来更像是贴在固体表面上的平坦薄膜。与典型的宏观测量相比，这种增加的表面积代表了更多的“润湿”。不仅这些扁平纳米液滴的表面覆盖率比以前想象的要多，标准的模拟工具和技术也没有考虑到提取这些油分子所需的能量增加。

图3 . 液滴吸附能：在纳米级被低估。 (a) 实际表面与理想化球冠拟合相同数据的比较。 (b) 实际表面的吸附能与球冠近似的吸附能之间的差异。负差异表明拟合的球冠低估了吸附能，就像它低估了接触面积一样。对于大于 106 nm3 的体积，球冠拟合提供了对吸附能 α 的可靠估计。 （注意： 图 3b 首字母缩略词：AFM-原子力显微镜测量、AAMD-全原子分子动力学模拟、CGMD-Course Grain Molecular Dynamics 模拟。图片转载自Scientific Reports' “作为衡量纳米尺度润湿性指标的吸附能”)

发现纳米级的形状变化使我们开发了油流模拟，可以更好地预测油藏的石油开采量。

不过，IBM 不是一家石油和天然气公司。我们没有石油公司考虑其核心数据的材料、岩心塞和特定储层的所有数据。因此，为了构建纳米级储层的计算表示（视频，下面），我们从公共存储库（例如苏黎世联邦理工学院的岩石物理网络）中获取了岩石特征数据。然后，基于几何数据制成的“储层模板”，我们现在可以部署以前没有做过的纳米级润湿和流动科学。

然后，我们向石油和天然气公司展示了这个新模板，以展示我们的纳米流动模拟如何考虑被困在他们油井毛细管中的石油的特性。虽然模拟并未建议如何提取所有被困石油，但它确实提供了不同的技术和材料可供探索，这可能有助于多提取约 1%。在巴西，每天的石油产量为 240 万桶，如果产量增加 1%，每天的总产量将增加 24,000 桶，每年增加 880 万桶。

从流动模拟到滤油芯片

我们的润湿性发现是重要的一步，可以帮助石油和天然气公司回收超过行业平均水平的 40% 被困在其油藏中的石油。下一步是研究油在纳米毛细管中的流动。为此，我们开发了一个集成芯片平台，使我们能够通过实验验证和校准纳米级流动，以建立更好的流动模拟（阅读我们在 2016 年里约石油和天然气博览会和会议上发表的论文：多尺度科学实现高精度模拟提高石油采收率）。

为此，我们需要扩大规模：首先，我们需要通过扫描电子显微镜或 X 射线计算机断层扫描对毛细管网络进行物理测量。然后，根据孔隙网络的数据，我们使用经过实验校准的流动模拟来确定泵送水所需的压力，包括专门设计用于将石油与岩石分离的定制化学品，通过纳米级孔隙网络，并最终将油推出（为此我们拥有专利：分析液体流动和液固界面相互作用的方法和集成装置）。

今天，该行业依靠不完整的物理模型来预测油井的石油采收率。它可以通过更准确的石油采收率预测显着提高其投资回报。我们的研究提供了一种改进预测模型的方法，以更好地解释纳米级油藏，这在非常规油藏中尤为重要。现在，考虑到纳米级，可能意味着石油回收率再提高 1%。最终，通过更好的模拟技术和功能材料，或许我们也可以更接近回收剩余的 59%。

在这里阅读更多关于我们在里约新 NanoLab 实验室所做的工作。