Experimental study of hydrophilic additives on filter cake permeability and filtrate losses
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In the past few years, great emphasis has been placed on developing the water‐based mud system in drilling operations because its properties are suitable for the environment and it is a better choice than oil‐ and synthetic‐based muds. Despite research and development in this field, water‐based muds still have filtration issues that lead to drilling problems, and attempts must be continued in this regard. Therefore, this work aims to reduce the filtrate loss of water‐based mud by affecting the drilling cake and making the permeability as low as possible with enhanced properties that resist the filtration of the drilling fluid. Special care was taken to develop suitable mud rheological properties in terms of plastic viscosity, yield point, and gel strength compared to API standards. To this end, some hydrophilic materials were added to the mud, such as thinners (spersene and trisodium phosphate [TSP]) and some polymers (sodium silicate [SS] and poly acryl amide [PAA] (to compare with the basic mud. The results showed that using thinners and polymers without carboxymethyl cellulose (CMC) and baryte reduced filtrate loss and permeability by a small percentage. On the other hand, adding CMC and baryte to the four additives (spersene, TSP, SS, and PAA) each separately reduced the permeability by 66.1%, 67.7%, 74.1%, and 79%, and reduced filtrate loss by 50.1%, 51.4%, 55.3%, and 58.6%, respectively. It was concluded that adding PAA with CMC and baryte can effectively reduce filtrate losses due to its ability to provide a membrane of low permeability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».