Notice bibliographique
Résumé
During drilling a well, the temperature and pressure increase as a depth of well increases. It is difficult to control high temperature and pressure well. So high density mud is required to balance the formation pressure (Pore pressure). But the use of high-density mud adversely affects to the vicinity of the well and can be cause of formation damage problem. On the other hand, water-based mud is not preferably used for HTHP well as it will enhance the shale instability and allow it to swell. And also, the rheological properties of water-based mud change at high temperature. Some more problems with water-based mud like corrosion of casing and other equipment. So, to avoid these problems oil-based mud used instead of water-based mud. However, Oil base-mud have also some disadvantages like OBM is toxic in nature, oil is costlier as compared to water and OBM required additional cost for disposal. The aim of this paper is to make a substitute for OBM with favorable properties like eco-friendly and cost-effective. So, in this paper, some experiment laboratory results show synthetic oil-based drilling fluid based on jatropha oil. Jatropha oil mix with water makes a feasible emulsion which is nontoxic and cheaper drilling fluid with improved rheological and filtration characteristics than the diesel/minerals oil and water emulsion drilling fluid.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».