Preparation of biogum thickener and properties of recoverable fracturing fluid based on environmental protection
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A recyclable biogum thickener was developed and employed as the main agent to compound a fracturing fluid system in order to address the issue of the problematic recovery of fracturing fluid system. By using infrared (IR), nuclear magnetic resonance (NMR), X‐ray diffraction (XRD), and scanning electron microscopy (SEM), the physical characteristics and microstructure were examined. By using a rheometer, dynamic filtration loss, and an acid‐etching fracture conductivity device, respectively, the system's temperature and shear resistance, dynamic filtration loss, and fracture conductivity damage were studied. The system's gum‐breaking performance, formation water compatibility, and anti‐expansion performance were then measured in accordance with standards. As a result of shearing at 170 s −1 and 120°C for 2 h, the 4% biogum system's performance outperformed the other two systems in every way, according to the experimental findings. Its viscosity could also exceed 70 mPa · s. After breaking, the solution had a viscosity of 2.5 mPa · s, which was very compatible with the formation water. The system has a 90% anti‐swelling rate, a filtration loss coefficient of 5.14 × 10 −5 , strong infiltration ability, and negligible formation damage. The biogum system's recovery rate after field application is discovered to be around 50%.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».