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Enregistrement W2164820215 · doi:10.1115/omae2014-24083

A Comparative Study of Hole Cleaning Performance — Water Versus Drag Reducing Fluid

2014· article· en· W2164820215 sur OpenAlexaff
Fabio Ernesto Rodriguez Corredor, Majid Bizhani, Ergün Kuru

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDrilling and Well Engineering
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDragMechanicsFluid dynamicsMaterials sciencePetroleum engineeringGeotechnical engineeringGeologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Effective hole cleaning in horizontal and extended reach wells (ERD) often requires use of high circulation rates, which may not be always achievable due to the risk of circulating bottom hole pressure reaching the fracture limit of the rock. Achieving good hole cleaning while keeping the circulating bottom hole pressure within the safe operational window is very often the major engineering challenge. A drag reducing fluid with good hole cleaning ability could be a potential solution in this case. In order to see if it is possible to use a drag reducing fluid and still achieve a good hole cleaning, an experimental program was designed and conducted. The main objective of this experimental study was to compare the hole cleaning performances of water and a drag reducing fluid. The hole cleaning experiments were conducted using a 9m long horizontal flow loop with concentric annular geometry (Outer Pipe ID = 95 mm, Inner Pipe OD = 38 mm, ID/OD ratio = 0.4). The drag reducing additive was a commercially available partially hydrolyzed polyacrylamide (PHPA). Water and two drag reducing fluids with 0.07% V/V and 0.1% V/V PHPA concentrations were used. Critical velocities for the initiation of cuttings movement with rolling, saltation/dunes, and suspension modes were determined and compared when using water and drag reducing fluids as a carrier fluid. Critical velocities for the initiation of cuttings movement were found to be lower with water than that of drag reducing fluid in all transport modes.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,113
Score d'incertitude au seuil0,389

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,202 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations8
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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