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Enregistrement W2000472206 · doi:10.2118/139815-ms

Sandstone Acidizing Using A New Class of Chelating Agents

2011· article· en· W2000472206 sur OpenAlexaff
Mohamed Mahmoud, H. A. Nasr‐El‐Din, C. A. De Wolf, A. K. Alex

Notice bibliographique

RevueSPE International Symposium on Oilfield Chemistry · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensAkzoNobel (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrecipitationMagnesiumChelationDolomiteGeologyMineralogyCalciumPermeability (electromagnetism)BentoniteChemistryInorganic chemistryOrganic chemistryGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The objective of stimulation of sandstone reservoirs is to remove the damage caused to the production zone during drilling or completion operations. Many problems may occur during sandstone acidizing with HCl/HF mud acid. Among these problems: decomposition of clays in HCl acids, precipitation of fluosilicates, the presence of carbonates can cause the precipitation of calcium fluorides, silica-gel filming, colloidal silica-gel precipitation. In this study, a recently introduced chelating agent, glutami-N, N-diacetic acid(GLDA), was used to stimulate sandstone cores. Berea sandstone cores with 8 wt% clays content were used in this study. Different GLDA solution pH values (1.7 - 13) were used in the coreflood experiments. The sandstone cores were scanned before and after the treatment to investigate the effect of GLDA on the core. The effluent samples were analyzed for calcium, magnesium, aluminum, and iron using the ICP to assess the ability of GLDA on the complexation of these ions. Coreflood experiments were run at temperatures of 200 to 300°F and the concentration of GLDA was determined after the treatment. The effects of injection rate, volume of GLDA, temperature, and GLDA initial pH value were investigated on the Berea sandstone cores in the coreflood experiments. Different correlations were used to determine the core permeability after the treatment, and the correlation that gave the minimum error was determined. GLDA showed a strong ability in chelating calcium, iron, magnesium, and it chelated small amounts of aluminum ions from the sandstone cores. At 300°F, GLDA at different pH values was able to enhance the core permeability. Decreasing the injection rate from 5 to 2 cm3/min increased the contact time between the fluid and the rock and increased the amount of dissolved ions. X-ray CT scan showed a porosity increase after the treatments at different conditions. The concentration of GLDA after the coreflood experiment was almost the same before the treatment showing a high thermal stability up to 300°F in the coreflood experiment. Labrid was found to be the best correlation to predict for the core permeability after treating Berea sandstone cores by 20 wt% GLDA solutions.

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 enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,001

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations48
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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