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Enregistrement W2030165799 · doi:10.2118/168116-ms

Application of In-House Prepared Nanoparticles as Filtration Control Additive to Reduce Formation Damage

2014· article· en· W2030165799 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueSPE International Symposium and Exhibition on Formation Damage Control · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDrilling and Well Engineering
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFiltration (mathematics)GraphiteNanoparticleMaterials sciencePorosityCeramicChemical engineeringPorous mediumPermeability (electromagnetism)Composite materialNanotechnologyChemistryMembrane

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Nanoparticles (NPs) are currently being studied as a drilling fluid additives especially for application in very low-permeability formations such as shales. Application for conventional permeable rocks is still a subject of discussion. In this work, successful application of in-house prepared iron-based nanoparticles (NP1) and calcium-based nanoparticles (NP2) to reduce filtration loss in conventional permeable media has been experimentally quantified for oil-based mud (OBM) utilizing the high-pressure high-temperature (HPHT) filter press at 500 psi and 250°F. Ceramic discs were used as the filtration medium in this application to test the performance of the NPs and glide graphite as a conventional lost circulation material (LCM) for porous media. These experiments were carried out in the presence of graphite at low and high concentrations. Filtration reduction trends were observed and a reduction up to 76% was achieved. API filter press was also used to investigate the behavior of NPs and graphite under low pressure and temperature conditions (LPLT). NP1 and NP2 at the two graphite concentrations showed a reduction up to 100%. NP1 gave higher reduction especially at low concentrations under HPHT conditions, while NP2 yielded significant reduction at high concentration under HPHT. These trends were reversed under LPLT, giving a new insight on NPs performance under different pressure and temperature conditions. At HPHT and LPLT, the effect of graphite as a filtrate reduction agent is less significant as the NPs concentration increases. High graphite level had a positive effect on filtration reduction in combination with NP1 at HPHT and LPLT. This was not the case for the blends containing NP2 at HPHT. The effect of NPs and graphite was tested individually showing a different performance compared to the combination of them. Impact of NPs and graphite on rheology was also quantified allowing identification of the more sensitive parameters in the blends. It is concluded from this study that blends containing NPs and graphite can be successfully implemented in OBM to minimize formation damage in porous media.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,471
Score d'incertitude au seuil0,753

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,001
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,203 · 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