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Enregistrement W2970053093 · doi:10.3968/11130

Performance Evaluation of a Biomaterial in an Aqueous-Based Drilling Mud at High Pressure High Temperature

2019· article· en· W2970053093 sur OpenAlexvenueno aff
Ugochukwu I. Duru, Ifeanyichukwu Onyejekwe, Nnaemeka Uwaezuoke, D. O. Isu

Notice bibliographique

RevueAdvances in petroleum exploration and development · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDrilling and Well Engineering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDrilling fluidRheologyDrillingPetroleum engineeringShear thinningHigh pressureSample (material)Materials scienceYield (engineering)GeologyComposite materialChromatographyChemistryEngineeringMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oil reserves are found in deep formations where the conditions of temperature and pressure are always high. These conditions have direct effects on the rheological properties of drilling fluid as they vary with increasing temperatures and pressures. Two sets of experiment were carried out on weighted and unweighted mud samples at a temperature of 250oF and 500psi pressure. The presence of locally sourced additives helped the mud to remain pseudoplastic at these conditions and also retained essential properties of the mud need for drilling operations. The plastic viscosities of the weighted and unweighted mud were 36cP and 27cP respectively. The yield stresses were 149lb/1002ft and 110lb/1002ft for the weighted and unweighted samples while the fluid loss volumes were approximately equal. The thickness of the cake for the weighted sample is 3.7mm and 4mm for the unweighted sample. The weighted sample with a reasonably higher PV has a better hole cleaning ability than the unweighted sample. Mucunna Solannie performed excellently to retain the essential properties of these formulations at 250oF and is therefore recommended as a HPHT drilling mud additive.

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)0,000
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 enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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