Shale Swelling Tests Using Optimized Water Content and Compaction Load
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Since preserved shale core is rarely available, swelling tests are usually performed by creating shale pellets using ground-up cuttings. Room-dry ground cuttings are mixed with water, and then compressed under load in a compaction cell. In this paper we study the effect of different water amounts and compaction loads for five different shales. We find that both the optimum amount of water to use, and the optimum compaction load, are functions of the shale porosity. Lower-porosity shales require less water and greater compaction load, compared to higher-porosity shales. Pore size distributions of pellets vs. intact samples, and pellet saturation calculations, reveal the reasons for this. We also find that the optimum amount of water further depends on the amount of smectite in the shale, because smectite-rich shales hold more water in the room-dry state. However, this held water is easily determined by comparing the weight of room-dry ground shale with the weight of oven-dry ground shale. Porosity is easily determined from shale in situ bulk density. We therefore present simple relationships for calculating the required water amount and compaction load. A ‘calculator’ is presented which is applicable to nearly all shales covering a large range of porosities and clay mineral contents. It requires only two inputs: the shale in situ bulk density (e.g. from a well log), and the oven-dried weight of the room-dry ground shale. This calculator allows one to easily determine the appropriate water amount and compaction load for creating an optimum shale pellet. These findings allow one to create optimum shale pellets for swelling tests, which come closest to reproducing the in situ shale and yet are also fully-saturated. With optimized pellets, drilling fluids and completion fluids can be confidently ranked in terms of ‘bestto-worst’ swelling for any particular shale, as shown by the example swelling results in this paper. Without using optimized pellets, test results can be affected by various testing artifacts, such as capillary swelling due to incomplete saturation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 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 ».