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J-GLOBAL ID：202202225021872376   整理番号：22A0798163

超高温酸性ガス井におけるCO_2腐食を伴う油井中のセメント石の腐食変化法則と予測モデルに関する研究【JST・京大機械翻訳】

Study on the corrosion change law and prediction model of cement stone in oil wells with CO₂ corrosion in ultra-high-temperature acid gas wells

著者 (10件)： Zhang Yihang (School of Petroleum Engineering, Yangtze University, 430100, Wuhan. China) ,  Zhang Yihang (Hubei Cooperative Innovation Center of Unconventional Oil and Gas, Yangtze University, 430100, Wuhan, China) ,  Xu Mingbiao (School of Petroleum Engineering, Yangtze University, 430100, Wuhan. China) ,  Xu Mingbiao (Hubei Cooperative Innovation Center of Unconventional Oil and Gas, Yangtze University, 430100, Wuhan, China) ,  Song Jianjian (School of Petroleum Engineering, Yangtze University, 430100, Wuhan. China) ,  Song Jianjian (Hubei Cooperative Innovation Center of Unconventional Oil and Gas, Yangtze University, 430100, Wuhan, China) ,  Wang Chunli (PetroChina Changqing Oilfield Company Exploration and Development Research Institute, 710000, Xi’an, China) ,  Wang Xiaoliang (School of Petroleum Engineering, Yangtze University, 430100, Wuhan. China) ,  Wang Xiaoliang (Hubei Cooperative Innovation Center of Unconventional Oil and Gas, Yangtze University, 430100, Wuhan, China) ,  Hamad Bahati Adnan (Karume Institute of Science and Technology, P.O.BOX 467, Zanzibar, Tanzania)
資料名： Construction and Building Materials  (Construction and Building Materials)
巻： 323  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0560A  ISSN： 0950-0618  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 中温および低温環境下でのセメントペーストの炭酸化に関する以前の研究とは異なり,本研究では,高温および超高温下の油井セメントペーストの炭酸化法則および相変化関係に関する屋内シミュレーション実験を実施し,異なる影響パラメータの下でセメントペーストの性能変化および重量比を調査した。また,実際の工学的応用に適した腐食プロセス予測モデルを確立した。結果は,セメントペーストの腐食法則が中温および低温セメントペーストのそれと異なることを示した。超高温環境において,温度の上昇により,酸腐食媒体のエロージョンの影響は,徐々に弱くなった。これはより高い温度に起因した。油井におけるセメント石の完全水和のプロセスは加速されたが,酸腐食媒体の侵入は時間を要し,より高い環境温度は酸性腐食媒体の侵入速度よりも泥岩内部の水和速度を促進した。腐食媒体の侵入は遮断された。同時に,相発展と腐食反応過程は,中と低温環境におけるそれらと全く異なった。さらに,腐食時間,液体-固体比,温度,および二酸化炭素(CO_2)分圧のG(1,1)灰色相関に基づいて,著者らは,セメントペーストの腐食深さを予測するために,多重線形方程式モデルと逆伝播(BP)ニューラルネットワークモデルを確立した。多重線形モデルの回帰係数R2は0.8806であり,BPニューラルネットワークモデルの誤差は3%以内に制御された。それらの全ては高い予測精度を示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  相転移 ,  低温 ,  *腐食 ,  *セメント ,  セメントペースト ,  水和 ,  二酸化炭素 ,  炭酸化 ,  *超高温 ,  媒質 ,  *油井 ,  中温 ,  分圧 ,  *予測モデル

著者キーワード (4件)： 超高温 ,  CO_2腐食 ,  油井セメント石 ,  腐食モデル

分類 (1件)： モルタル,コンクリート  (RA06042H)

タイトルに関連する用語 (9件)： 超高温 ,  酸性 ,  ガス井 ,  腐食 ,  油井 ,  セメント ,  法則 ,  予測モデル ,  研究