Formation Damage Caused by Improper Mn3O4-Based Filter-Cake-Cleanup Treatments
Notice bibliographique
Résumé
Summary Cleanup of filter cake is a difficult task and becomes more challenging when dealing with weighting materials [e.g., manganese tetraoxide (Mn3O4)]. Mn3O4 is a strong oxidizing agent and can be used as a catalyst because of its active phase, a nonstoichiometric Mn3O4 composed of an octahedral Mn2O3 phase and a tetrahedral MnO phase, which will result in complex interactions with most cleaning fluids. The reaction of selected organic acids and chelating agents with Mn3O4 particles as a function of time and temperature was studied. Solubility and compatibility tests of Mn3O4 particles with cleaning fluids were conducted using a high-pressure/hightemperature (HP/HT) see-through cell. Reaction kinetic tests were conducted using a three-neck round-bottom flask. Atomic absorption was used to measure manganese concentration, and X-ray diffraction was used to analyze solids remaining after the reaction. A white precipitate of manganese citrate was produced following the reaction of citric acid with Mn3O4 up to 284°F. The amount of precipitate was increased with temperature and initial acid concentration. An amino polycarboxylic acid chelating agent derived from L-glutamic acid (GLDA) (a chelant) reacted with Mn3O4 particles completely at 190°F. However, a large amount of a white was precipitate produced. Similarly, a white precipitate was observed with oxalic and tartaric acids. The reaction of diethylene triamine pentaacetic acide (DTPA) (a chelate) with Mn3O4 particles in a glass reactor produced Mn (silicates) at 212 and 284°F. The results of the present study will help drilling/completion engineers avoid using such cleaning fluids to prevent formation damage after filter-cake-removal treatments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».