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Enregistrement W2569637887 · doi:10.2118/184815-ms

Development of a Universal Ranking for Friction Reducer Performance

2017· article· en· W2569637887 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSPE Hydraulic Fracturing Technology Conference and Exhibition · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueRheology and Fluid Dynamics Studies
Établissements canadiensApache (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReducerPressure dropFriction lossRanking (information retrieval)TransducerMechanical engineeringComputer scienceProcess engineeringPetroleum engineeringMaterials scienceEngineeringMechanicsArtificial intelligencePhysicsElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In hydraulic fracturing, large amounts of water are pumped at high speed down the wellbore. To reduce pump pressure and costs, a friction reducer is added to the stream. There is currently no unified performance criteria for selection of friction reducers. This work outlines the methodology for producing such a unified method of comparing performance between any friction reducer chemical additives, both liquid and dry powder. A 0.5 inch stainless steel high-flow low-shear flow loop pumping at ranges between three and twenty gallons per minute was custom-built. The loop uses a Coriolis flow meter, two absolute pressure transducers, and one differential pressure transducer to accurately determine the friction reducer additive performance in any given fluid by measuring pressure drop across a section of developed flow. This paper utilizes over 400 in-house flow loop tests to establish a novel unified ranking system for the evaluation of friction reducers’ performance. The ranking is independent of the type of friction reducer used and quality of water. Produced waters, fresh water, treated produced waters, and synthetic waters were all used to validate the methodology and ranking system to create a unified criteria to compare performance of any friction reducers. Tomson Technologies created a standardized metric for assessing and ranking friction reducer performance. This standardization was achieved through the use of an unique performance scale comprised of the weighted average of the most important friction reduction parameters of a friction reducer in any produced water: (1) inversion time (InvT), (2) maximum percent friction reduction (Max% FR), (3) time to sustain maximum percent friction reduction (RetT@%Avg.FRmax), and (4) the percent friction reduction at the end of 500 seconds (% FR@500s). 500 seconds is used because fluid during hydraulic fractures travels from the pumps to the reservoir in 500 or fewer seconds in almost all cases. This scale is measured in a new unit called "Friction Reducer Units" (FRU), which ranges from 0 to 10. FRU has been used to rank and correlate the performance of different classes of friction reducers in various types of waters, resulting in a comprehensive results database and is used to show applicability of the overall metric.

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.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,261
Score d'incertitude au seuil0,458

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,220 · 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