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Enregistrement W1966169463 · doi:10.2118/151641-ms

Compatibility and Phase Behavior Studies Between Corrosion Inhibitors and Surfactants-Based Acids

2012· article· en· W1966169463 sur OpenAlexaff
L. Li, H.A. Nasr-El-Din, Jian Zhou, Stuart Holt

Notice bibliographique

RevueSPE International Symposium and Exhibition on Formation Damage Control · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueSurfactants and Colloidal Systems
Établissements canadiensAkzoNobel (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorrosionPulmonary surfactantCorrosion inhibitorRheologyMaterials scienceChemical engineeringThermal stabilityViscosityChemistryMicroemulsionNuclear chemistryOrganic chemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A good surfactant-based acid should have the following properties: thermal stability, compatibility with cations, low viscosity in live acids but high viscosity in spent acids, ease to be removed by internal or external breakers, and no harm to the environment. Corrosion inhibitors must be added to the acid system to protect well tubulars and minimize the Fe contamination. The components of corrosion inhibitor usually contain short-chain alcohols (e.g. isopropyl alcohol) that can significantly affect the properties of surfactant-based acids. Therefore, corrosion inhibitor plays an important role in evaluating acid systems. Two amine oxide surfactants (S and SW) were examined in this work. The composition of the surfactants was similar, but there was more 1,2 propanediol in surfactant SW. Three corrosion inhibitors (A, B, and C) were tested and all of them contained a certain amount of propargyl alcohol. However, there was a larger amount of isopropanol in corrosion inhibitor A, and more butanol in corrosion inhibitor B. A HPHT rheometer was used to measure the rheological properties (viscosity, G’ and G") of surfactant-based water system, live and spent acids from 75 to 300oF at 300 psi. The results show that the addition of corrosion inhibitor to spent acid significantly reduced its elastic (G’) and viscous modulus (G’’). The maximum temperature that these two surfactants can be used was 220°F. Compared to surfactant-based acids made with corrosion inhibitor B or C, the acids with corrosion inhibitor A showed a much higher viscosity, but phase separation was observed after heating to 300°F. Although corrosion inhibitor B was compatible with surfactants, it adversely influenced the rheological properties of acids. If corrosion inhibitor C was used, the system with surfactant SW can be effectively used at temperatures above 150oF; whereas acids prepared with S1 can be efficiently applied at lower temperatures (<150°F). Cryo-TEM studies showed that corrosion inhibitors affected the rod-like micelle network, which caused the reduced apparent viscosity. Results of this work can be used to better select acid additives to maximize the performance of amine oxide-based acids.

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)0,001
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
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations5
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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