Thermal and Rheological Properties Improvement of Oil-based Drilling Fluids Using Multi-walled Carbon Nanotubes (MWCNT)
محل انتشار: مجله علوم و فن آوری نفت، دوره: 6، شماره: 2
سال انتشار: 1395
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 60
فایل این مقاله در 8 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JPSTR-6-2_005
تاریخ نمایه سازی: 29 آذر 1402
چکیده مقاله:
In this paper, we detail our results for the impact of MWCNT on the thermal and rheological properties of oil-based drilling muds. Our analysis considers the effects of time, temperature, and MWCNT volume fraction. The scanning electron microscopy imaging technique was used to monitor the MWCNTsdispersion quality. The experimental results unveil a considerable enhancement in the thermal conductivity of the MWCNT-oil-based mud by ۴۰.۳% (and ۴۳.۱% in case of functionalized MWCNT) and ۱% vol. MWCNT. The rheological properties results for the MWCNT-oil-based mud exhibit a similar (improvement) trend by reducing annular viscosity and increasing yield point and gel strength. The high-temperature high-pressure filtration tests conducted at ۲۸۰°F and ۵۰۰ psi show a reduction of ۱۶.۶۷% for the filtrate amount in case of MWCNT-oil-based mud (with ۱% vol. MWCNT). The effect of time on thermal conductivity reduction in both unfunctionalized and functionalized systems was observed to equalize (at ۹.۷%), after ۱۰۰ hours of sample preparation. The performance results of MWCNT-oil-based mud are presented for an actual industrial drilling operation case.
کلیدواژه ها:
Multi-walled Carbon Nanotube ، Oil-based Drilling Fluid ، Thermal Conductivity ، Annular Viscosity ، Scanning Electron Microscopy (SEM)
نویسندگان
Mostafa Sedaghatzadeh
Researcher at National Iranian Drilling Company
Babak Fazel abdulabadi
Assistant Professor at University of Tehran
Khalil Shahbazi
Assistant Professor at Petroleum University of Technology (Iran)
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :