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Enregistrement W4221067236 · doi:10.4028/p-2m9z7g

Characterization and Mechanical Property Measurements by Instrumented Indentation Testing of Niger Delta Oil Shale Cuttings

2022· article· en· W4221067236 sur OpenAlexaff
Ifeanyi Emmanuel Kalu, Ericmoore Jossou, Emmanuel Kwesi Arthur, Simon Ja'afaru, E.Y. Ishidi

Notice bibliographique

RevueInternational journal of engineering research in Africa · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDrilling and Well Engineering
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOil shaleCharacterization (materials science)Petroleum engineeringDrilling fluidDrill cuttingsDrillingNiger deltaScanning electron microscopeHydraulic fracturingMaterials scienceIndentationGeologyMineralogyComposite materialMetallurgyEngineeringNanotechnologyDelta

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oil shales have unstable mechanical and chemical properties, which makes their extraction for characterization and conventional mechanical testing uneasy and complex. Most often, mechanical property measurements are usually taken from core samples that are costly to extract and test using conventional testing methods. This paper presents a focused study carried out on oil shale cuttings obtained from the sidewalls of two different wellbore depths in the Niger Delta area of Nigeria. Using the X-ray Diffraction (XRD) and Scanning Electron Microscope (SEM) characterization techniques, the morphology of these shales was studied. The results obtained clearly showed the composition, bonding and variations in the morphology of the studied shale samples. Furthermore, the heterogeneity associated with these shales across varied depths were revealed. An efficient and less expensive technique compared to conventional testing methods, instrumented indentation testing (IIT) was carried out to obtain essential mechanical parameters of the shale specimen. These properties are important parameters in determining the hydrocarbon storage space of shale formations, wellbore stability, and optimization of hydraulic fracturing which is necessary for efficient drilling operations.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,668
Score d'incertitude au seuil0,391

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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