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Enregistrement W2115784693 · doi:10.1680/coma.2012.165.1.25

Rheological properties of oil well cement slurries

2012· article· en· W2115784693 sur OpenAlexaff
Anjuman Shahriar, Moncef L. Nehdi

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Civil Engineers - Construction Materials · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDrilling and Well Engineering
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRheologyThixotropyMaterials scienceRheometerSlurryCementComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rheological properties, including yield stress, plastic viscosity, thixotropy and gel strength of oil well cement slurries incorporating six different chemical admixtures were investigated at different temperatures in the range of 23 to 60°C using an advanced shear-stress/shear-strain controlled rheometer. The compatibility and interactions between the binder and chemical admixtures were explored. The aim of the present study was to effectively use chemical admixtures to develop slurries with satisfactory properties in order to overcome difficulties encountered in oil well cementing such as the rapid loss of workability, pumping problems, acceleration of cement hydration, fast evaporation of mixing water and zonal isolation. It was found that the rheological properties of oil well cement slurries are highly dependent on temperature, water/cement ratio and the type of admixture used. Coupled effects of temperature and chemical admixtures had a substantial effect on the flow properties of the slurries. Among the six admixtures used, the new generation polycarboxylate-based high-range, water-reducing admixture (PCH) was found to be more effective in improving the rheological properties of oil well cement slurries at all test temperatures.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,173
Écart entre enseignants0,162 · 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
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

Citations58
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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