MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1897236694 · doi:10.3968/j.aped.1925543820140701.1932

The Development of the New High Temperature Resistance Profile Control Agent Which is Compound With Inorganic Particles and Ge

2014· article· en· W1897236694 sur OpenAlexvenueno aff
Chunsheng Wang, Sun Yingfan, Dong Guo-qing, Yu Haoyang, Xu Yujian

Notice bibliographique

RevueAdvances in petroleum exploration and development · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDistributed and Parallel Computing Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParticle (ecology)Particle sizeMaterials scienceThermal stabilityProcess (computing)Chemical engineeringThermal resistanceThermalThermodynamicsEngineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

At present, high temperature profile control technology has become the key technology to improving recovery efficiency, management of steam channeling in thermal recovery. The particle of regular application is dosage big, poor injection and easy to cause the rigid block, Gel and foam profile control agent is poor stability, low intensity and short validity period. For the above problems, Developed a new type of high temperature resistance particle-gel complex profile control system through the theoretical analysis and the ratio optimization of indoor experiment and evaluate its performance. The formula of the system: 0.03%Coagulant + 2.2% cross-linking agent I + 1.8%cross-linking agent II + 6% modified high temperature resistance main agent + 0.7% new type inorganic particles + 0.5% suspending agent. At least 280 ℃ of heat-resistant, two-fluid process injection, injection performance is good, the plugging rate is more than 99.05%, scouring resistance and it has good thermal stability. This study provides a new direction for the thermal profile and theoretical basis for profile control construction. Key words : Thermal recovery; Steam channeling; Compound; Profile control agent; Two-fluid process

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAdvances in petroleum exploration and developmentMême sujetDistributed and Parallel Computing SystemsTravaux en français237 207