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Enregistrement W4415585758 · doi:10.2118/223667-pa

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

2025· article· en· W4415585758 sur OpenAlexaff
Muhammad A. Thaika, Ke Hu, Ergün Kuru, S.S. Iremonger, Huazhou Li, Zichao Lin, Gunnar DeBruijn

Notice bibliographique

RevueSPE Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDrilling and Well Engineering
Établissements canadiensAlberta EnergyUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCementPortland cementPenetration (warfare)Spark plugComminutionOil well

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary 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 is important 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 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 American Petroleum Institute (API) Class G (A1, largest particles), Portland limestone-blended cement (A2, medium particles), microfine cement (A3, smallest particles), and semi-microfine API Class C (A4). Cylindrical cement plugs were cured at 6890 kPa and 50°C for 7 days and cut into halves to create replicas of fractured cement samples. Metal shims of 150 μm, 100 μm, and 50 μm in thickness were used to control the gap size. Cement microsqueeze jobs were conducted under a differential pressure of 2068 kPa (300 psi) using a conventional core flow setup. The fractured cement samples were imaged using microcomputed tomography (CT) scanning before and after remediation to determine both the fracture width and the slurry flow pathway. Results showed that A2, A3, and A4 cement were able to fully penetrate and seal fractures ≥70–80 μm, whereas A1 experienced bridging and nonuniform penetration. For narrower gaps (around 40 μm), none of the tested cement blends achieved complete penetration. A reduction (varying between three and six orders of magnitude) of the fracture conductivity was observed after 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 (GW)/particle size (PS) ratio. At a high GW/PS ratio, the cement slurry was distributed uniformly. At a moderate GW/PS ratio, bridging and partial plugging of the fractures were observed, leading to slurry flow in a 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 suggests that there may be a critical GW/PS (D90) ratio, which controls the particle bridging vs. 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 GW/PS (D90) ratio is around 2.2 or lower, cement slurry starts to bridge, thus preventing further filling of the gap by the squeezed cement. When the minimum fracture GW/PS (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 GW/PS (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 those presented in this study, are needed before we can suggest a more accurate value of critical GW/PS 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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,271

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,198 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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