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Enregistrement W2939016575 · doi:10.2118/195279-ms

Evaluation of Hydrophobic Proppant Transport by Aqueous Energized Fluids, Impact of Gas Volume Fraction and Proppant Size: A Holistic Approach

2019· article· en· W2939016575 sur OpenAlexaff
Antoine Pruvot, James McAndrew, Pablo Cisternas, Harvey Quintero, Chuanzhong Wang, Denny Cherniwchan, Bill O’Neil

Notice bibliographique

RevueSPE Western Regional Meeting · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensAir Liquide (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSuspension (topology)Volume (thermodynamics)Volume fractionMaterials sciencePetroleum engineeringAqueous solutionFracturing fluidFraction (chemistry)Particle sizeChemical engineeringChemistryComposite materialChromatographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Hydrophobically coated sand, when combined with gas injection into an appropriate fluid, provides a significant improvement in proppant transport compared to uncoated sand. This supports the expectation that gas bubbles adhering to sand particles improve transport properties. In addition, the increase of nitrogen gas volume fraction within the fracturing fluid significantly enhances proppant suspension, particularly for smaller size proppant. Proppant transport occurs by two mechanisms, suspended transport and bed transport. This study aims at determining the optimum conditions and composition for a fracturing fluid, comprised of a gas dispersed into an aqueous liquid (but not as a foam), to transport hydrophobically coated proppant. The aqueous phase is comprised of water with a friction reducer, to enhance suspension performance. The impacts of the gas volume fraction of the fluid and of the proppant particle size are studied. The experimental setup is designed to compare the proppant transport efficiency of different gaseous and/or liquid fracturing fluids. In the present case, high pressure nitrogen (13.8 MPa - 2000 psi) is dispersed within an aqueous fluid. Proppant is then injected at the entrance of a straight pipe section. This central section is equipped with several collectors where the sand can accumulate. After a specific time, the system is shut down and depressurized. Sand collection along the section provides a quantitative measurement of the proppant transport efficiency. Additionally, direct observation through sight glasses allows qualitative assessment of the transport method. The main impact of increasing the volume fraction of gas is to increase suspended transport, but we also observed a moderate improvement in bed transport. Thus, overall we observed a significant improvement in proppant transport as the gas volume fraction was increased from 10% to 30%. This effect was greatest at the smallest particle size tested, i.e. 40/70 U.S. mesh sand, but was also observed with 30/50 and 20/40 U.S. mesh sands. The upper limit on gas volume fraction was imposed by the nature of the aqueous fluid, which is not designed to operate as a foam. Phase separation effects become dominant at high gas volume fractions. The effect of particle size is attributed to the increasing number of particles present at constant loading by mass. Here we present data to support the selection of gas volume fraction for use with hydrophobically coated proppant, in order to optimize proppant transport in practical fracturing operations. These data are based directly on proppant transport measurement under high pressure conditions, which enable proper consideration of elasticity and proppant suspension effects of added gas.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,220
Score d'incertitude au seuil0,756

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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