Machine Learning-Powered Predictive Analytics for Evaluating the Performance of Energized Foams
Deze studie ontwikkelt een gekoppeld statisch-dynamisch machine learning-framework dat effectief de schijnbare viscositeit van met nanodeeltjes en surfactanten gestabiliseerde CO₂- en N₂-schuimen voorspelt onder hoge druk en hoge temperatuur reservoircondities, wat een kosteneffectief alternatief biedt voor gevaarlijk en beperkt laboratoriumonderzoek voor het optimaliseren van hydraulische fracturatie-operaties.