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Enregistrement W2096602286 · doi:10.1002/cjce.21768

Nanoparticle‐stabilised invert emulsion drilling fluids for deep‐hole drilling of oil and gas

2012· article· en· W2096602286 sur OpenAlexvenueno aff
Sushant Agarwal, Tran X. Phuoc, Yee Soong, D. Martello, Rakesh Kumar Gupta

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePickering emulsions and particle stabilization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Energy Technology LaboratoryU.S. Department of Energy
Mots-clésDrilling fluidEmulsionDrillingPetroleum engineeringMaterials sciencePulmonary surfactantViscosityNanoparticleRheologyChemical engineeringPickering emulsionComposite materialNanotechnologyGeologyMetallurgyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Invert emulsions are used to drill for oil and gas when good wellbore stability and high temperature tolerance are required. These drilling fluids contain a solid phase and two immiscible liquid phases stabilised with a polymeric surfactant. In ultra deep drilling, due to high temperature, the surfactant degrades causing phase separation. However, fine particles can be used as stabilisers, and the result is a Pickering emulsion. Here, we demonstrate that the use of a combination of hydrophobic nanoparticles and organically modified nanoclay results in stable water‐in‐oil invert emulsions model drilling fluids. These gel‐like model fluids have the desired plastic viscosity and yield stress suitable for drilling fluid applications that can be modified by adjusting the nanoparticle‐content. Aging experiments at 225°C showed that they also have high‐temperature stability for demanding drilling operations.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,257

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,199 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations72
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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