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Enregistrement W1985027739 · doi:10.2118/141166-ms

Rheology and Stability of Non-Aqueous Micro Bubble Based Drilling Fluids

2011· article· en· W1985027739 sur OpenAlexaff
Shalini Shivhare, Ergün Kuru

Notice bibliographique

RevueSPE International Symposium on Oilfield Chemistry · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDrilling and Well Engineering
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDrilling fluidRheologyChemical engineeringMaterials scienceBubbleAqueous solutionPolymerPulmonary surfactantFiltration (mathematics)ColloidNanofluidPetroleum engineeringChromatographyDrillingChemistryComposite materialNanoparticleNanotechnologyOrganic chemistryGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The micro bubble (colloidal gas aphron) based drilling fluids have the unique pore blocking ability which helps reducing the drilling fluid invasion into the reservoir. The effects of time, temperature and pressure on the size and stability of the microbubbles need to be better understood in order to design a fluid that will have minimum filtration loss into high permeability zones. A non-aqueous micro bubble based drilling fluid was formulated by using mineral oil (light paraffin oil composed mainly of alkanes and cyclic paraffins) as a base fluid, an oil soluble polymer (Styrene Ethylene/ Propylene Linear copolymer) and a non-ionic oil-soluble surfactant (Sorbitan Fatty Acid Ester). The effect of polymer and surfactant concentration on the aphronized drilling fluid characteristics was studied earlier to formulate an optimum drilling fluid composition. In this study, effects of temperature and pressure on the rheology, filtration loss characteristics, and the stability of non- aqueous micro bubble based drilling fluids were investigated. PVT analysis was also conducted to develop an equation of state for non-aqueous micro bubble based drilling fluids.

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 seuil0,002

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,181 · 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

Citations6
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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