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Enregistrement W4416555919 · doi:10.46690/ager.2025.11.05

Aminated nano-silica reinforced slickwater fracturing fluids with enhanced drag reduction, proppant transport and thermal stability

2025· article· W4416555919 sur OpenAlexaff
Fei Ding, Caili Dai, Qing You, Weichu Yu, Yongpeng Sun, Xuguang Song

Notice bibliographique

RevueADVANCES IN GEO-ENERGY RESEARCH · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesChina Postdoctoral Science Foundation
Mots-clésDragRheologyFracturing fluidPolymerThermal stabilityViscosityThermalSettlingFracture (geology)Sulfonic acid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conventional slickwater fracturing fluids undergo severe thermal degradation in hightemperature reservoirs, significantly impairing their drag reduction efficiency and proppant transport capability. To address this limitation, this study presents a novel temperatureresistant slickwater system by incorporating aminated nano-silica with an acrylamide-2acrylamido-2-methylpropane sulfonic acid copolymer and a flowback aid/clay stabilizer. Macroscopic experiments and molecular dynamics simulations reveal that the system achieves a drag reduction rate of 69.7% at 150 ◦C, a 10-percentage-point improvement over the non-reinforced system. It also reduces the proppant settling area by 21.2%, facilitating more uniform proppant distribution toward the fracture distal end, and retains 77.8% of its initial viscosity after thermal aging. Nanoparticles in the system exhibit a synergistic dualreinforcement mechanism: Their surface adsorption smooths wall roughness and thickens the elastic boundary layer, suppressing turbulence and mitigating energy dissipation; hydrogen bonding and electrostatic interactions between the amino groups of nanoparticles and the moieties of copolymer form an interfacial network, effectively restricting the segmental mobility of the copolymer. This method increases the glass transition temperature of the system by 57.5 ◦C, markedly enhancing its thermal stability. Molecular simulations confirm an 18.7% increase in hydrogen bond density and a 23.5% reduction in segmental mobility, collectively stabilizing the polymer against thermal degradation. This study provides valuable insights for developing high-performance fracturing fluids suitable for deep reservoirs. Document Type: Original article Cited as: Ding, F., Dai, C., You, Q., Yu, W., Sun, W., Song, X. Aminated nano-silica reinforced slickwater fracturing fluids with enhanced drag reduction, proppant transport and thermal stability. Advances in Geo-Energy Research, 2025, 18(2): 153-164. https://doi.org/10.46690/ager.2025.11.05

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,754
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,264 · 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.

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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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