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Enregistrement W2078494812 · doi:10.2118/02-05-05

A Device and Method of Determining the Rheological Quality of Gelled Fracturing Fluids

2002· article· en· W2078494812 sur OpenAlexaboutno aff
B. Tremblay, M. De Rocco, R. K. Ridley, Suman Singh, Ken Scott, David J. Browne, B. Lukocs, B. O apos Neil

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Petroleum Technology · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBody orificeHydraulic fracturingRheologyPetroleum engineeringMaterials scienceSettlingRheometryFracture (geology)ExtrusionFracturing fluidComposite materialGeotechnical engineeringGeologyMechanical engineeringEnvironmental scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A method of determining the quality of cross-linked hydraulic fracturing gels in the field was developed at the Alberta Research Council. The method is based on the measurement of the pressure required to push the gel through an orifice. The measurement can be repeated several times in order to quantify transient changes in the rheology of the gel. The quality of the gel prepared in the field is quantified by plotting the extrusion pressure vs. shear rate at the orifice. This quality control technique was compared, for certain types of water-based and oilbased gels, to existing techniques based on shear rheometry. The comparison showed that the water-based gels we investigated could be characterized using the gel tester, but not with the existing technology. The oil-based gels we investigated could be characterized better using the existing technology. Introduction Hydraulic fracturing is a common method of enhancing formation Productivity(1). Polymer gels are often used as fracturing fluids in order to carry solid particles (proppant), such as sand, into fractures. The sand keeps the fractures open after the injection is stopped. In order to maximize the fracture width, the gel must be able to prevent the sand from settling within the well and transport it through the perforations. In addition, the gel must have the proper leak-off properties in order to keep the fracture open when the fluid is being injected. According to Ely(2), most fracture treatments fail due to the inability of a fracturing fluid to carry proppant for the duration of the treatment at in situ conditions of temperature and shear, and/or to properly degrade back to water after the treatment. The current field quality control practice is to:measure the viscosity of the ungelled polymer solution using either a Fann-35 rheometer or, more recently, a Brookfield PVS rheometer;do a lip test; andmeasure the vortex closure time. Water-based fracturing gels are commonly used worldwide since they have the following advantages according to Ely et al.(3); 1) they are economical compared to oil, condensate, and methanol; 2) they yield increased hydrostatic head compared to oil, gases, and methanol; 3) they are incombustible; and 4) they are readily available. Hydrocarbon-based gels are used where the formation may be sensitive to water injection. As described in a monograph on hydraulic fracturing(4), computerized fracturing simulators normally require the consistency and flow behaviour indices to calculate the pressure drop along injection wells and within fractures. These parameters are obtained by fitting shear stress vs. shear rate measurements to a power law. The measurements are made using shear rheometers, such as the Fann-35, Fann-50 or the Brookfield PVS rheometer. It is difficult to measure the "viscosity" of certain cross-linked gels. The problem is that the gel slips on the walls of the bob and cup of the shear rheometers, as was observed by Cameron et al.(5) invisualization experiments showing the flow of coloured tracer particles within the gap.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,232 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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