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Enregistrement W4401479355 · doi:10.56952/arma-2024-0360

A Comparative Study of Preparation Methods, Weighting Agents, and Temperature on Quality of E-M Compatible Borehole Imaging Fluid

2024· article· en· W4401479355 sur OpenAlexaff
Leila Abbasian, Oluwatimilehin Mary Akindele, Abdelsalam Abugharara, Stephen Butt

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSeismology and Earthquake Studies
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWeightingQuality (philosophy)BoreholeComputer scienceMaterials scienceGeologyPhysicsAcousticsGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT: Imaging fluids plays a crucial role in mitigating the impact of borehole groundwater on borehole E-M imaging results. Such fluid must possess specific characteristics such as low conductivity to minimize electromagnetic wave attenuation, appropriate dielectric permittivity to prevent signal ringing at the fluid-wellbore boundary, higher density than water for settlement at the bottom hole, and long-term stability throughout the imaging process. This study meticulously examines the influence of agitation and temperature on the quality of oil-based imaging fluids, comparing two major preparation methods with distinct grain sizes of the weighting agent. One is the conventional method involving a critical heating step of the emulsifier in 20% of the imaging fluid liquid base, while the second involves dissolving the emulsifier in the liquid base by agitation. Evaluation of the produced fluids encompasses considerations of their stability over time, settlement in various water temperatures, and rheological properties. The results of these experiments reveal the pros and cons of the agitation process compared to the conventional method, weighting agent grain size, and temperature on the overall quality of the produced imaging fluid. 1. INTRODUCTION High frequency electromagnetic waves are used as the source of Ground Penetrating Radar (GPR) to image and map subsurface geological formations and structures (Jol, 2008). Borehole GPR utilizes high frequency electromagnetic waves for mapping out the downhole subsurface geology. This GPR data quality can be influenced by the presence of borehole water or the media between the antenna and the wellbore Li (2023). Hence, the selection of a proper borehole fluid will help overcome the impact of ground water on imaging data quality. Borehole water should be replaced by an imaging fluid at the bottom hole and cover the E-M antennas while imaging. The ideal borehole fluid (imaging fluid) should have specific properties such as low conductivity (low EM wave attenuation), appropriate dielectric permittivity close to that of the host rock to avoid signal ringing between the fluid-wellbore boundary, higher density than water to enable it settle at the bottom hole, and stability such that it does not discompose while imaging. Following the above characteristics, the imaging fluid is made up of a liquid base with low dielectric permittivity and conductivity, a weighting agent to increase its density than water to about Specific Gravity (SG) of 1.2 and an emulsifier to ensure its stability by preventing the separation and settlement of suspended solids.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,344 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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