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Enregistrement W2896004418 · doi:10.2118/187255-pa

Settling Velocity of Particles in Viscoelastic Fluids: A Comparison of the Shear-Viscosity and Elasticity Effects

2018· article· en· W2896004418 sur OpenAlexafffund
Sumanth Kumar Arnipally, Ergün Kuru

Notice bibliographique

RevueSPE Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDrilling and Well Engineering
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésSettlingViscoelasticityRheologyShear thinningElasticity (physics)Materials scienceMechanicsShear (geology)ViscosityThermodynamicsChemistryComposite materialPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary The objective of this paper is to determine how fluid shear viscosity and elasticity might influence the particle-settling velocity, and even more so to answer the question of which one of these two rheological properties is more dominant in controlling the particle-settling velocity when viscoelastic drilling fluids are used. The settling velocities of spherical particles (diameters: 1.18, 1.5, 2, and 3 mm) in partially hydrolyzed polyacrylamide (HPAM) polymer fluids were measured using the particle-image-shadow graph (PIS) technique. Two sets of test fluids were formulated by mixing three different grades of HPAM (molecular weights of 500,000, 8 million, and 20 million g/g mol) at polymer concentrations of 0.09, 0.05, and 0.03 wt%. The shear-viscosity and elasticity characteristics of test fluids were determined by performing shear-viscosity and frequency-sweep oscillatory measurements, respectively. The first set of fluids had almost identical shear-viscosity characteristics while showing significantly different elastic properties (quantified in terms of relaxation time). The second set of fluids had similar elastic properties but different shear-viscosity characteristics. In addition, the effect of the particle size on the settling velocities in these test fluids was also investigated. The experimentally measured settling velocities were compared with the values calculated from the Shah et al. (2007) model developed for predicting the settling velocity of spherical particles in power-law (viscoinelastic) fluids as well as the values calculated from the Malhotra and Sharma (2012) correlation developed for settling velocity in shear-thinning viscoelastic fluids in unconfined media. Experimental results showed the following: When the fluids with similar shear-viscosity profiles were used, the settling velocity of spherical particles decreased significantly with the increasing fluid elasticity. The settling-velocity values can be 14 to 50 times overestimated if the effect of the elasticity is not considered. At constant elasticity, the settling velocity of spherical particles also decreased significantly when the fluid shear viscosity was increased. The spherical particle-settling velocity increased pronouncedly as particle diameter increased from 1.18 to 3 mm. However, the magnitude of the increase in settling velocity with the increasing particle diameter is less for the samples with higher elasticity and similar shear-viscosity characteristics. The fluid shear viscosity and the elasticity both seem to have significant effect on the particle-settling velocity. However, from the field operational point of view, fluids with high shear-viscosity values are not always practical to use because the high shear viscosity increases parasitic pressure losses and potentially has a negative effect on the drilling rate. Hence, in such cases increasing the fluid elasticity can help to reduce the particle-settling velocity even at lower shear-viscosity values. By conducting experiments under controlled conditions, we were able to quantify the individual effects of fluid shear viscosity and elasticity on the particle-settling velocity for the first time in drilling literature.

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 enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,263

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations55
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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