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Enregistrement W3217132854 · doi:10.1002/cjce.24328

Evaluation of viscoelastic surfactant‐based diverting agent during the chemical treatment of sandstone reservoirs

2021· article· en· W3217132854 sur OpenAlexvenueno aff
Rasoul Nazari Moghaddam, Marcel van Doorn, Auribel Dos Santos, H. Oskarsson, Kiernan Heck, Paul M. Ferm

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCalciteCarbonatePermeability (electromagnetism)ViscoelasticityGeologyPulmonary surfactantPetroleum engineeringChemical agentsChemical engineeringMineralogyMaterials scienceChemistryComposite materialOrganic chemistryBiochemical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The challenges of diversion during the stimulations of carbonate formations have been widely studied for decades. It has been shown that viscoelastic surfactants (VES) are among the effective diverting solutions which can be used during the stimulation of carbonate formations. These chemicals benefit from the reaction products between the acid and the calcite to increase the viscosity of the acid, therefore reducing, temporarily, the permeability of the first invaded rock layer, which holds the highest permeability. This temporary blockage steers the remaining acid to the layers with lower permeability that need treatment. This is usually called self‐diverting acidizing treatment. However, the same approach may not necessarily be applied for sandstone formations that are not calcite rich. In such cases, combining acid stages with batches of diverting agents is still feasible. For this approach, VES is also a suitable, non‐damaging solution that is often overlooked. In this study, the application of VES as a diverting agent was investigated during the chemical treatment operations in sandstone formations. Several dual core‐flooding experiments were performed at high pressure and high temperature (HPHT) conditions using sandstone core samples with high permeability contrast.

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)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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