Performance of Borate-Crosslinked Fracturing Fluid Compromised by Shear-Induced Phase Separation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Shear history simulation has been a useful laboratory tool to determine the effect of tubing/casing shear on the rheology of fracturing fluids. High shear rates experienced in the wellbore can significantly impair the viscosity development of metallic crosslinked fluids. The effect of shear history on the performance of metallic crosslinked fluids has been demonstrated in past studies and led to the development of many of the delayed crosslinking fluids used today. Recently, more fracturing treatments are being performed at higher wellbore shear rates and more treatments are being conducted with delayed-crosslinking borate fluids. The borate-crosslinked fluids are generally thought to be more tolerant to shear history with the crosslinking able to "re-heal" following exposure to high shear rates. Therefore, shear history simulation is rarely, if ever, conducted during rheological evaluation of borate-crosslinked fluids. This paper examines the effect of shear history on the viscosity development of a borate-crosslinked fracturing fluid. The testing was initiated due to a series of "screen-outs" experienced with a common, delayed-crosslinking borate fluid. Testing indicated that the fluid formulation used in these treatments was not stable after exposure to the high shear experienced in the wellbore. The fluid exhibited characteristics of shear-induced phase separation resulting in significant viscosity degradation and excessive "rehealing" time. To address this problem, the fluid composition was carefully optimized to eliminate the shear-induced phase separation and accelerate viscosity development after the shear history simulation. The recommended fluid changes were implemented and resulted in successful treatments with no screen-out issues. This paper details the testing used to observe the shear-induced phase separation and recommendations for optimizing borate crosslinked fluids used in high shear environments.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».