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Enregistrement W4407895088 · doi:10.2118/223667-ms

Experimental Investigation of Penetration and Plugging Performance of Cement Blends Used for Squeeze Cementing in Sub 150 Micron Gaps

2025· article· en· W4407895088 sur OpenAlexaff
Muhammad A. Thaika, Ke Hu, Ergün Kuru, S.S. Iremonger, Huazhou Li, Zichao Lin, Gunnar DeBruijn

Notice bibliographique

RevueSPE/IADC International Drilling Conference and Exhibition · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDrilling and Well Engineering
Établissements canadiensAlberta EnergyUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCementMaterials scienceComposite materialPortland cementPenetration (warfare)ComminutionSlurryMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Squeeze cementing is one of the most common techniques used to remediate well integrity issues. Understanding the mechanisms controlling cement particle penetration and/or bridging as well as assessing the potential of cement blends in narrow gaps are crucial for the design of a successful squeeze cement job. The main objectives of this study are to determine the penetration potential of different cement blends; determine the critical gap width where bridging of cement particles starts and to compare the fracture conductivity of the sample before and after remediation. Four different cement systems were tested for their ability to penetrate and plug narrow fracture gaps, including class G (A1) (largest particles), Portland limestone blended cement (A2) (medium particles), microfine cement (A3) (smallest particles), and Semi-microfine Class C (A4). Cylindrical cement plugs were cured at 1000 psi and 50 °C for 7 days and cut into halves to create replicas of fractured cement samples. Metal shims of 150, 100, and 50 microns in thickness were used to control the gap size. Cement micro squeezes jobs were conducted using a conventional core flow set-up. The fractured cement samples were imaged using micro-CT scanning technique before and after remediation to determine both the fracture width and the slurry flow pathway. A significant reduction (varying between three to six order of magnitudes) of the fracture conductivity was observed because of squeeze cementing, even though the cement did not fully penetrate the fractured cement samples in some cases. Squeeze cement slurry progression in the fracture takes place in several modes, all controlled mainly by the narrowest gap width size/particle size ratio (GW/PS ratio). At high GW/PS ratio, the cement slurry was distributed uniformly. At moderated GW/PS ratio, bridging and partial plugging of the fractures were observed, leading to slurry flow in fingered pattern. At low GW/PS ratio only filtrate flow was observed. Comparison of the results from all 13 cases of squeeze cementing experiments conducted throughout this study suggest that there may be a critical gap width/particle size (D90) ratio, which controls the particle bridging versus flow (and the depth of cement slurry penetration into the fracture) and this number is somewhere between 2.2 and 2.4. When the minimum fracture gap width/particle size (D90) ratio is around 2.2 and lower, cement slurry starts to bridge, thus preventing further filling of the gap by the squeezed cement. When the minimum fracture gap width/particle size (D90) ratio is sufficiently higher than 2.2, cement bridging does not occur, and the cement slurry completely fills the fracture. When the minimum fracture gap width/particle size (D90) ratio is much less than 2, the cement slurry flow stops suddenly in the narrowest region without any fingering and filtration. Preliminary results from this study suggest that remedial cementing penetration strongly correlates with fracture gap size/cement particle size (D90) ratio. However, more data, like the ones presented in this study, are needed before we can suggest a more accurate value of critical gap width/particle size ratio, which controls the probability of plugging in any squeeze job.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,371
Score d'incertitude au seuil0,513

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,218 · 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 tête enseignante, 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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