Novel Nanoparticle-Based Drilling Fluid with Improved Characteristics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The success of drilling operations is heavily dependent on the drilling fluid. Drilling fluids cool down and lubricate the drill bit, remove cuttings, prevent formation damage, suspend cuttings and also cake off the permeable formation, thus retarding the passage of fluid into the formation. Typical micro or macro sized loss circulation materials (LCM) show limited success, especially in formations dominated by micropores, due to their relatively large sizes. In the current work, a new class of nanoparticle (NP) loss circulation materials has been developed. Two different approaches of NP formation and addition to oil-based drilling fluid have been tested. All NPs were prepared in-house either within the oil-based drilling fluid (in-situ), or within an aqueous phase (ex-situ), which was eventually blended with the drilling fluid. Under low pressure low temperature API standard test, more than 70% reduction in fluid loss was achieved in the presence of NPs compared to only 9% reduction in the presence of typical LCMs. The filter cake developed during the NP-based drilling fluid filtration was thin, which implies high potential for reducing the differential pressure sticking problem and formation damage while drilling. Moreover, at the level of NPs added, there was no material impact on drilling fluid viscosity and the fluid maintained its stability for more than 6 weeks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».