An Effective Approach in the Design of Alkali Nitrate-based Solid Free Completion Fluid using Response Surface Methodology
Notice bibliographique
Résumé
In oil and gas industry, completion fluid is always needed for any field operation activities related to well completion, maintenance, and various production operations aimed at overcoming formation pressure during the activities. Recent decades have witnessed efforts to establish completion fluids that perform not only well in their primary function but also have the ability to prevent adverse effects on productive formations such as formation damage. Accordingly, one of the most important features of the fluids to substitute for traditional drilling mud is being solid-free. Numerous research and studies have been carried out through the utilization of various salts and additives. This study is focused on the use of nitrate-based salts that exhibit excellent solubility. In the effort to establish the best formula for the nitrate-based completion fluid, combinations between calcium- and sodium-nitrates, an experimental design based on Response Surface Methodology (RSM) model has been used in order to determine the most optimum composition of the two nitrate salts and to observe their interactions through multivariate analysis. Parameters of completion fluid density and occurrence of crystallization are used as the response. Analysis of variance (ANOVA) is employed to evaluate the fit quality of the generated models. The models in general exhibit a strong correlation between observed data and predicted values. The formulation produced has proven reliable to produce fluid density higher than 1.7 g/mL, turbidity below 5 NTU, and no crystallization at room temperature. Additives are used to guarantee the fluid’s quality and stability in unfavourable temperature conditions and extreme pressure changes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».