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Enregistrement W3180634492 · doi:10.1002/cjce.24250

Acid retardation for deeper stimulation—Revisiting the chemistry and evaluation methods

2021· article· en· W3180634492 sur OpenAlexvenueno aff
Frank Chang, Amy Cairns, Mohammed Sayed

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDissolutionChemistryHydrochloric acidKineticsWettingPetroleum engineeringChemical engineeringProcess engineeringGeologyInorganic chemistryOrganic chemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Acid fracturing treatment in upstream oil and gas production is done to extend the connectivity of the wellbore deep into the reservoir. This is achieved through a dissolution process using acid in conjunction with hydraulic fracturing. A key to success is to impart favourable reaction kinetics between the acid and rock matrix. If the reaction proceeds too rapidly, it results in large voids in the near‐wellbore area but insufficient dissolution in the reservoir. Hydrochloric acid (HCl) is ubiquitous in the petroleum industry for acidizing applications due to its high dissolving capacity towards carbonate minerals, soluble reaction products, and low cost. Its corrosive nature coupled with rapid reaction kinetics have forced the industry to search for mechanisms to address these limitations. The concepts for slowing down reaction rate centre around (1) reducing mass transfer of hydrogen ions, H + ; (2) limiting H + ion dissociation; and (3) altering the wetting property of the rock surface. Reaction kinetics data is critical to guiding the selection of the suitable acid formulations for acid fracturing process. They are commonly measured in the lab using instruments such as a rotating disk reactor, flow cells, and diffusion cell. Though routinely applied, these experimental methods, including their setups and procedures, are rarely questioned. The experimental artefacts can lead to wrong conclusions. Deeper understanding of the fundamental assumptions behind the apparatus design and test procedures is critical. This paper discusses the chemistries employed in acid retardation, and more importantly the attention needed when extending the experimental data to field treatment.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations12
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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