Wellbore Strengthening-Nano-Particle Drilling Fluid Experimental Design Using Hydraulic Fracture Apparatus
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper introduces a novel LCM drilling fluid blend which has been used successfully in the laboratory to acheive wellbore strengthening results in permeable and impermeable formations for water based and invert emulsion (diesel oil) based drilling fluids. Optimum combinations of standard LCM (graphite) and in-house prepared nanoparticles (NPs) (iron (III) hydroxide and calcium carbonate) have been established by running hydraulic fracture experiments on Roubidoux sandstone and impermeable concrete cores. Different blended fluids were used to prop open and seal fractures. The blends that gave the highest increase in fracture pressure with minimal distortion in mud rheological properties were selected for both drilling fluid type. The optimal fluid blend for water based mud was repeated using impermeable concrete core to test for consistency of result and possible application to shale wellbore strengthening. The optimal blend (iron IH hydroxide NPs) and graphite increased the fracture pressure by 1,668 psi or by 70% over the unblended water based mud with moderate impact on mud rheology. The optimal blend (calcium carbonate NPs) and graphite increased the fracture pressure by 586 psi or by 36% over the unblended invert emulsion mud with moderate impact on mud rheology. Plastic viscosity and 10 min gel strength have been noted as important markers or indicators that show when the blended fluid will give very good wellbore strengthening result. Absolute fracture sealing was noticed in two of the samples (sandstone and concrete) while running the re-opening pressure cycle which shows the excellent propping and sealing properties of the blend. A 25% increase in fracture pressure over the unblended mud was achieved in impermeable concrete core showing the applicability of the designed fluid in shale wellbore strengthening. Future work involves field verification of the laboratory results achieved with the designed LCM blends.
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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) | 0,001 | 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 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 ».