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Enregistrement W4401230166 · doi:10.1080/00222348.2024.2385154

Influence of Rigid Side Chains on the Structural Stability of High-Temperature Resistant Fluid Loss Additives for Oil Well Cements: An Experimental Study and Molecular Simulation

2024· article· en· W4401230166 sur OpenAlexaff
Chengwen Deng, Xuecheng Zheng, Jifa Bian, Lei Tang, Zhongbin Ye, Jun Wang

Notice bibliographique

RevueJournal of Macromolecular Science Part B · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDrilling and Well Engineering
Établissements canadiensPetro-Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermogravimetric analysisMaterials scienceCementThermal stabilitySlurryEnvironmental scanning electron microscopeSulfonic acidSide chainCopolymerChemical engineeringAmorphous solidMonomerAdsorptionSimulated body fluidComposite materialPolymer chemistryScanning electron microscopePolymerOrganic chemistryChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A fluid loss additive (named AAMN) for cementing ultra-deep reservoirs at high temperature (210 °C) was prepared by a free radical copolymerization method using 2-acrylamido-2-methylpropane sulfonic acid (AMPS), acrylamide (AM), acrylic acid (AA), and N-vinyl-2-pyrrolidinone (NVP) as monomers. Filtration tests at 210 °C demonstrated that AAMN reduced the amount of fluid loss by 22% in fresh cement slurry, 23% in 18 wt% NaCl cement slurry, and 16% in 36 wt% NaCl cement slurry compared to AAM (without NVP) when both were added at 6% bwoc ("bwoc" denotes the addition by the weight of the cement). The pore structure was analyzed using the Brenner-Emme-Teller (BET) method and environmental scanning electron microscopy (ESEM), confirming that AAMN could be adsorbed onto the cement particles surfaces, filling the pores and blocking fluid loss channels. The degradation temperatures of the two copolymers were tested by thermogravimetric analysis (TGA-DTGA) and the molecular dynamics behavior of two Amorphous Cell (AC) models (the amorphous structures with randomly arranged Ca2+, Cl−, Na+ and H2O with the AAMN or AAM) built by Materials Studio 7.0 software, were compared: the introduction of five-element NVP side chains didn’t significantly improve the thermal stability of the AAMN relative to the AAM, but resulted in the AAMN molecular chain maintaining a stable geometry at a temperature of 483 K (210 °C). The AAMN also showed more adsorption groups (–SO3− and –COO−) at the high temperatures, which allowed the AAMN to form a dense "network structure" with Ca2+ and H2O molecules, thus effectively blocking the channels for water molecule loss from the cement slurries.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,250 · 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'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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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