Preparation and performance analysis of nano‐crosslinking agent for sulphonated guar gum fracturing fluid
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In order to solve the problems of poor temperature resistance and low crosslinking efficiency of crosslinking agent for sulphonated guar gum fracturing fluid, in this paper, nano‐silica was reacted with 3‐aminopropyltriethoxysilane to obtain surface‐modified nano‐silica, which was then reacted with boric acid and n‐butyl titanate to obtain nano‐silica‐based boron‐titanium composite crosslinking agent. Its physical properties and structure were characterized by infrared (IR), laser particle size analysis, X‐ray diffraction (XRD), and atomic force microscopy (AFM). The sulphonated hydroxypropyl guar gum fracturing fluids formed by nano‐crosslinking agent were analyzed: When the temperature was uniformly increased from 25 to 120°C and the shear rate was 170 s −1 , the viscosity was finally constant at about 50 mPa · s, which indicated that the temperature and shear resistance were good; the system had a better filtration‐loss reduction performance; the average sedimentation rate of ceramic grains in the fracturing fluid system was 0.00872 cm · min −1 , indicating that the system had good sand carrying performance; the damage rate of fracturing fluid filtrate to the core was 23.33%; the gel breaking performance test showed that the fracturing fluid had good gel breaking performance. By analyzing the performance of the fracturing fluid, it can be seen that the nano‐crosslinking agent has the advantages of good temperature resistance and high cross‐linking efficiency compared with the traditional boron and titanium cross‐linking agents.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».