Novel Nanoparticle-Based Drilling Fluid Reveals Improved Characteristics
Notice bibliographique
Résumé
This article, written by Editorial Manager Adam Wilson, contains highlights of paper SPE 156992, ’Novel Nanoparticle-Based Drilling Fluid With Improved Characteristics,’ by Mohammad F. Zakaria, Maen Husein, and Geir Hareland, SPE, University of Calgary, prepared for the 2012 SPE International Oilfield Nanotechnology Conference and Exhibition, Noordwijk, The Netherlands, 12-14 June. The paper has not been peer reviewed. A new class of nanoparticle lost-circulation material (LCM) has been developed. Two different approaches of nanoparticle formation and addition to oil-based drilling fluid have been tested. All nanoparticles were prepared in house, either within the oil-based drilling fluid (in situ) or within an aqueous phase (ex situ), with the latter being eventually blended with the drilling fluid. Under a low-pressure/low-temperature (LP/LT) American Petroleum Institute standard test, more than 70% reduction in fluid loss was achieved in the presence of nanoparticles, compared with only 9% reduction in the presence of typical LCMs. Introduction LCMs with diameters in the range of 0.1–100m may play an important role when the cause of fluid loss occurs in 0.1-Μm to 1-mm porous formation. In practice, however, the size of pore openings in shales that may cause fluid loss varies in the range of 10 nm–0.1 m, where nanoparticles as LCM could fulfill the specific requirements by virtue of their size domain, hydrodynamic properties, and interaction potential with the formation. Nanoparticles are defined as particulate dispersions or solid particles with a size in the range of 1–100 nm. These particles are smaller than microparticles, have a high surface/volume ratio, and may provide superior fluid properties at low concentrations of the additives. The main application of nanoparticles would be to control the spurt and fluid loss into the formation and, hence, control formation damage. The presence of nanoparticles can lead to better sealing at an earlier stage of filter-cake formation and, subsequently, a thinner impermeable mudcake. Because of their high surface/volume ratio, the particles in the mudcake matrix can be removed easily by traditional cleaning systems during completion. Thus, the nanoparticles can be used as rheology modifiers, fluid-loss additives, and shale inhibitors at low concentrations without the fear of particles lingering in the drilled well.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».