Formulation of a Water-Based Drilling Fluid with Natural Aloe Vera Additive for Enhancing Filtration Properties
Notice bibliographique
Résumé
The search for natural additives to improve the performance of water-based drilling fluids (WBDF) has been fueled by the growing need for environmentally friendly and sustainable drilling processes. The objective of this study is to examine the potential utilization of Aloe Vera (AV) powder as a natural additive in WBDF through an experimental analysis of filtration properties. All experimental studies adhered to the American Petroleum Institute (API) standard procedure in order to accomplish the objectives mentioned above. In this experiment, a mixture of water phase volume of (350 ml) and chemical components like xanthan gum (0.8 gm), sodium hydroxide (0.8 gm), bentonite (13 gm), and barite (18 gm) were used to prepare base mud. Samples 1, 2, and 3 are created using 0.25%, 0.5%, and 0.75% weight of aloe vera powder (size less than 150 µm) in relation to water volume, while sample 4 was created using 0.5% weight of aloe vera powder (size less than 212 µm) in relation to water volume. The standard cell is used in the low-pressure mud filtration test, which was conducted for 30 minutes at room temperature with an API condition of 100 psi. Based on the laboratory analysis, this study suggests that AV powder has the potential to be an environmentally beneficial additive for usage in specialized drilling environments rather than generalized drilling operations. Specially, the 0.5% concentration of AV powder with particle size less than 150 µm demonstrated improved fluid loss management for water-based drilling fluid. This study offers a comprehensive evaluation of its influence on the fluid's behavior, with a focus on the drilling fluid's filtration performance. The outcome of the experiment indicates that WBDF containing aloe vera is an economical and environmentally beneficial additive for reducing filtration loss and preventing significant fluid loss during drilling operations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».