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Enregistrement W6957850407 · doi:10.6084/m9.figshare.16649188

Using 1,2 dimethylimidazole to improve gel thermalstability for wellbore plugging in ultra-high temperature fractured reservoirs

2021· article· en· W6957850407 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpark plugWellboreWorkoverLost circulationThermal stabilityDrilling fluidPolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Working fluid loss as well as formation damage is usually encountered as a big challenge during well completion and workover for fossil-fuel production. Polymer gel is widely used for wellbore plugging to isolate the working fluid and the reservoir for controlling fluid loss and protecting the reservoir. However, with the increasing number of ultra-high temperature well (>180 °C) operations, the thermal stability of the gel plug is increasingly required. In this paper, 1,2 dimethylimidazole (C5H8N2) is first used to prepare a gel plug. The effects of C5H8N2 on gel gelation at dynamic heating mode, viscosity, elasticity, thermal stability and temporary plugging performances are evaluated at 190 °C. It is found that the addition of C5H8N2 does not affect the gelation, while a slightly viscosity-reducing effect is exhibited. At 190 °C, the gel without C5H8N2 broke down within 4 hours and lost its temporary plugging performance, while the gel with 20% imidazole remained unbroken after 60 hours. For the fractured core (5 cm in length) plugging experiments, the addition of 15% C5H8N2 significantly increased the breakthrough pressure of gels from 0.2 MPa to 1.9 MPa compared to pure gels (without C5H8N2). The enhancement mechanism of C5H8N2 is investigated. Recommendations for the application of gels with C5H8N2 are given in the paper. This paper provides an avenue for the development of gel plug to deal with wellbore temporary plugging jobs in ultra-high temperature fractured reservoirs.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,240 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2021
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