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Enregistrement W4406298800 · doi:10.54859/kjogi108787

Polymercationic Drilling Fluids for Well Construction in Challenging Mining and Geological Conditions

2024· article· en· W4406298800 sur OpenAlexaff
Artem V. Yaremko, R. A. Yussubaliev, A.M. Gaidarov

Notice bibliographique

RevueKazakhstan journal for oil & gas industry · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDrilling and Well Engineering
Établissements canadiensPetro-Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetroleum engineeringDrillingGeologyMining engineeringConstruction engineeringEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Oil and gas well drilling involves the use water- and hydrocarbon-based drilling fluids for flushing. While hydrocarbon solutions offer several advantages—such as preventing rock softening on the wellbore walls, reducing the formation of caverns due to instability in clay rocks, and dissoving salts (like halite, sylvinite, and bischofite), and preserving the natural reservoir properties of productive formations—they also have significant drawbacks. These disadvantages are related to the properties of the dispersion medium, which limits their overall application. The dispersion medium in hydrocarbon solutions consist of compounds that are both environmentally and flammable, such as kerosene, diesel fuel, olefins, various oils, etc. Increasing concern from government and environmental organizations regarding the environmental impact of drilling fluids using hydrocarbon dispersion medium have promted the industry to focus on water-based solutions. Despite several significant disadvantages, water-based drilling fluids are still more in demand than hydrocarbon ones. Although there is a preference for hydrocarbon systems, approximately 85% of all drilling fluids used worldwide today are water-based. This study focuses on a new approach in the field of water-based drilling fluids: the development, creation and implementation of polymer cationic systems. The idea of developing new water systems involves creatng polymer cationic working fluids that combine the beneficial properties of hydrocarbon and aqueous solutions. Aim: To research and develop modern polymer cationic drilling fluids for well construction in the Republic of Kazakhstan. Materials and methods: Polymer cationic drilling fluids were selected as the objects of study. To address the research objectives, experiments were conducted under both laboratory and field conditions. Results: This article presents the findings of laboratory tests and field trials conducted in the fields of the Russian Federation and the Republic of Kazakhstan. Conclusion: For the first time in global practice, stable polymer cationic drilling fluids have been developed and successfully tested, combining the advantages of aqueous and hydrocarbon systems. Both theoretical and practical principles for managing the properties of polymer cationic solutions have been established. The application of modified polymer cationic drilling fluids in well construction at the at the Astrakhan field and the Uzen field has demonstrated their high performance. This innovation has enabled the prevention of production isuues, increased mechanical speed of drilling, improved wellbore condition, reduced cavern porosity, and successfully completed the construction of over 20 wells. Additionally, it facilitated implementation of high-density solutions for killing brine and other related tasks.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,242 · 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
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