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Enregistrement W2031494817 · doi:10.2118/160884-ms

A New Viscoelastic Surfactant for High Temperature Carbonate Acidizing

2012· article· en· W2031494817 sur OpenAlexaff
Guanqun Wang, H. A. Nasr‐El‐Din, Jian Zhou, Stuart Holt

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDrilling and Well Engineering
Établissements canadiensAkzoNobel (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésViscosityViscoelasticityPulmonary surfactantCorrosionCarbonateMaterials scienceChemical engineeringSolventThermodynamicsChemistryComposite materialOrganic chemistryMetallurgyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Diverting agents have been widely used during matrix acidizing treatments to accomplish the uniform distribution of acid solutions across the target zones. One of the most popular formulas is based on viscoelastic surfactants (VES) which showed good results in the lab and field tests. A major limitation with the conventional VES is temperature. Most of these surfactants do not hold viscosity at temperatures greater than 250°F. A new VES that can be used at higher temperatures was developed. The apparent viscosity of the spent VES-based acids was measured as a function of temperature and shear rate at 300 psi. Various corrosion inhibitors were mixed together with the new VES to find out the most compatible formula. A coreflood test was conducted on a 20 in. long carbonate core to examine the performance of the new surfactant. The core was CAT scanned before and after the experiment to observe the wormholes created by the new system. The acid contained 20 wt% HCl and 4 vol% VES. Spent acids of the new VES had a high viscosity up to 325°F. Several corrosion inhibitors were identified that can be mixed with the new system without affecting the apparent viscosity of the spent acid. Similar to current VES, mutual solvent is recommended in the post flush to reduce the fluid viscosity and remove any gel from the core. CAT scan of the core show wider and tortuous wormholes, indicative of good retardation of the new VES-based acid system.

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 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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,432
Score d'incertitude au seuil0,574

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 savante0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,176 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations10
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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