Experimental Study and Intelligent Modeling to Evaluate the Impact of Particle-Size Distribution on the Rheological Properties of Class G Oilwell Cement
Notice bibliographique
Résumé
Summary Understanding the complexity of the behavior of cement powder and cement slurry is essential for minimizing operational challenges as well as the maintenance costs in oilwell drilling. In this research, we analyzed 62 cement slurry samples to explore the relationship between the particle-size distribution (PSD) of Class G oilwell cement, three chemical compositions [sulfur trioxide (SO₃), tricalcium aluminate (C₃A), and tetracalcium aluminoferrite (C₄AF)], two common cement slurry additives [antifoam (polypropylene glycols) and dispersant (calcium lignosulfonate)], and cement rheological properties, which play a vital role in cementing operations during drilling. Using artificial intelligence, two predictive models were developed based on the experimental results to model the relationship between mentioned parameters and cement rheology. These models provide a cost-effective alternative to extensive laboratory testing and enhance the assessment of cement quality for well-cementing operations. Besides, the differentiating attribute of this study is that sensitivity analysis further examined the relationship between rheological parameters and these factors simultaneously, confirming that as cement particles become coarser, plastic viscosity (PV), yield point (YP), and both 10-second and 10-minute gel strengths would decrease. In this respect, the 10-minute gel strength decreases to a lesser extent due to increased hydration. In contrast, finer particles, indicated by a lower percentage on the 45-µm sieve, negatively affect rheology, reducing slurry fluidity and highlighting the importance of this sieve size in controlling cement particle distribution. Cement particle size significantly affects slurry rheology, with coarser particles reducing hydration and improving pumpability. Additionally, chemical parameters such as C₃A and C₄AF negatively impact rheology by increasing PV, YP, and gel strength, while SO₃ enhances pumpability by controlling aluminate hydration. Additives such as antifoam and dispersant further improve rheology by lowering rheological parameters, enhancing slurry performance in well cementing operations. Given the critical role of cement performance in blowout prevention, cost reduction, and drilling efficiency, integrating intelligent modeling with experimental methods for analyzing oilwell cement rheology can significantly enhance operational efficiency by reducing dependence on costly and time-intensive laboratory tests.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».