适用于低温地层的纳米复合水泥浆体系研究

王胜; 谌强; 袁学武; 华绪; 陈礼仪

doi:10.11911/syztjs.2021009

适用于低温地层的纳米复合水泥浆体系研究

王胜^1,,
谌强¹,
袁学武^1,,
华绪²,
陈礼仪¹

1.
地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室（成都理工大学），四川成都 610059
2.
四川藏区高速公路有限责任公司，四川成都 610041

基金项目: 国家自然科学基金项目“纳米复合水泥浆液低温水化过程与流变凝固特性研究”（编号：41672362）和珠峰科学研究计划项目“青藏高原深部找矿快速绿色智能钻进关键技术研究”（编号：80000-2020ZF11411）部分研究内容

详细信息

作者简介:
王胜（1982—），男，重庆黔江人，2004年毕业于成都理工大学勘查技术与工程专业，2007年获成都理工大学地质工程专业硕士学位，2010年获成都理工大学地质工程专业博士学位，教授，博士生导师，主要从事钻探新技术与新材料研究。E-mail：yongyuandewangsheng@sina.com

中图分类号: TE256⁺.1
计量
- 文章访问数: 558
- HTML全文浏览量: 372
- PDF下载量: 95
出版历程
- 收稿日期: 2020-07-26
- 修回日期: 2021-07-11
- 网络出版日期: 2021-05-20
- 刊出日期: 2021-11-24

Research on a Nano-Composite Cement Slurry System Suitable for Low-Temperature Formations

1.
State Key Laboratory of Geohazard Prevention and Geoenvironment Protection(Chengdu University of Technology), Chengdu, Sichuan, 610059, China
2.
Sichuan Tibet Expressway Co., Ltd, Chengdu, Sichuan, 610041, China

摘要

摘要: 为解决低温地层钻探过程中的井壁坍塌和井漏问题，研制了适用于低温地层的纳米复合水泥浆。采用宏观试验与微观分析相结合的方法，研究了低温下纳米Al₂O₃对硅酸盐–硫铝酸盐复合水泥浆性能和水化过程的影响；以普通硅酸盐水泥与硫铝酸盐水泥复合产生的水化协同效应为基础，结合纳米Al₂O₃、防冻剂EG、减水剂JS-1和早强剂TEOA，配制了纳米复合水泥浆NAC；采用扫描电镜、X射线衍射和水化放热试验相结合的方法，研究了NAC的低温水化过程及水化机理。试验得知，温度为–9 ℃时，纳米复合水泥浆具有良好的初始流动性，可泵期为57 min，初、终凝时间分别为84和101 min，24 h抗压强度为6.9 MPa。研究结果表明，NAC具有直角稠化效应，低温下性能优越，能够满足钻进低温地层时的护壁堵漏要求。
- 低温 /
- 地层 /
- 堵漏 /
- 水化 /
- 协同效应 /
- 纳米复合水泥浆 /
- 水化机理
Abstract: In order to solve the problems of borehole wall collapse and well leakage in low-temperature drilling, a nano-composite cement slurry system suitable for low-temperature formations was designed. Combining the macroscopic test with microscopic analysis, the influence of nano-Al₂O₃ at low temperatures on the performance of silicate-sulphoaluminate composite cement slurry and the hydration process was studied. Based on the synergistic effect of hydration generated from the composite of ordinary silicate cement and sulphoaluminate cement, a nano-composite cement (NAC) was developed in conjunction with the nano-Al₂O₃, antifreeze agent EG, water reducing agent JS-1, and hardening accelerating agent TEOA. In addition, the low-temperature hydration process of NAC and its mechanism were studied through a combination of the scanning electron microscope (SEM), X-ray diffraction (XRD), and exothermic experiments of hydration. Experimental results showed that the nano-composite cement slurry had good initial fluidity at −9 ℃ with a pumpable period of 57 min, a 24-hour compressive strength of 6.9 MPa, and an initial and final setting time of 84 min and 101 min, respectively. The results of the study indicated that NAC had the right-angle thickening effect and superior performance at low temperatures, capable of meeting the requirements of borehole wall protection and loss circulation control in low-temperature formations.
- low temperature /
- formation /
- loss circulation control /
- hydration /
- synergistic effect /
- nano composite cement slurry /
- hydration mechanism

HTML全文

随着油气田勘探开发的不断深入，我国大部分油田都进入到开发中后期，高含水、低产液是其主要特点^[1-3]。受启动排量的限制，常规的涡轮流量计在低流量条件下无法工作，目前绝大多数井下流量计都不能很好地解决低流量检测难题^[4-8]。热式流量计是近年来发展较快的一类流量计，它是建立在热传导理论的基础上，利用流体和外部加热源之间热量交换的关系来测量流体流量，可以在低流速下获得更高的测量精度。热式流量计具有结构简单、复用性强、压力损失小、无可动部件、稳定性强、可靠性高和测量范围广等优势，特别适用于低产液油井微小流量测量^[9-10]。

目前，热式流量检测方法的研究主要集中在恒功率式和恒温差式2种控制算法的优化方面^[11-13]。其中，恒功率式是以恒定功率给测速探测器加热，通过测量测速探测器与流体环境的温差来计算流量，具有测量范围大、设计结构简单等特点，但对于极低流量的测量，由于测速探测器强迫对流换热减小，恒定的加热功率会在测速探测器周围产生梯度很大的温度场，不适合阵列化检测^[14]。恒温差式是通过保持测速探测器与流体环境温差恒定，通过测量加热功率的变化来计算流量^[15-18]，具有响应速度快、低流量测量精度高等特点，但是受测速探测器热惯性及滞后效应的影响，其建立稳定恒温差温度场的速度较慢，且易受环境温度波动的影响，造成测量结果不稳定^[19-20]。针对上述问题，笔者提出了一种基于热传导时域积分的流量测量方法，其优势在于充分利用测速探测器在整个测量周期内与周围流体之间的强迫对流换热关系，极大地提高了井下流量测量的精确度和稳定性。

1. 热式流量测量基本原理

热式流量测量系统采用双探测器结构，其中一个为测温探测器，由温度传感器和密闭腔体组成，放置在流体的上游，用来测量流体环境温度；另一个为测速探测器，由加热器、温度传感器和密闭腔体组成，放置在流体的下游，用来测量流体的流速（见图1）。测量时2个探测器浸入流体中，二者间隔一定距离。

图 1 热式流量测量系统结构示意

Figure 1. Structure of thermal flow rate measurement system

下载: 全尺寸图片幻灯片

测量过程中给测速探测器内部加热器供电使其产生热量，根据传热学原理，在热平衡状态下测速探测器与周围流体的对流换热关系为^[21]：

$H = ({k_1} + {k_2}{v^{0.5}})({{\theta}_{\rm{h}}} - {{\theta}_{\rm{e}}})$

(1)

式中：H为换热功率（表示测速探测器与流体之间换热的快慢），W；v为被测流体的流速，m/s；θ_h为测速探测器的温度，℃；θ_e为测温探测器的温度（即流体所在环境的温度），℃；k₁和k₂为被测流体各物性参数的统一参量。

在压力不变的条件下，对于给定的探测器和恒定温度的被测流体，k₁和k₂反映此时被测流体的导热率、普朗特数等物性参数的综合计算结果，可视为常量。由式（1）可见，在流体物性参数k₁和k₂恒定的条件下，换热功率与流体流速之间有明确的解析关系，通过测量测速探测器与周围流体之间换热的快慢，即可估算出被测流体的流速；若管道的横截面积已知，可进一步计算流体的流量。

2. 系统工作时序与温度变化规律

测速探测器采用周期性间歇式恒功率加热的工作模式。系统一个工作周期开始时，测速探测器内部的加热器开始加热，当测速探测器的温度达到系统设定的阈值温度θ_th时，加热器停止加热，直至该工作周期结束。随着测速探测器内加热器周期性加热，测速探测器温度也会呈现周期性变化，其工作流程如图2所示。

图 2 测速探测器内部加热器的工作时序和内部温度变化规律

Figure 2. Working sequence and internal temperature variation law of internal heater of velocity detector

下载: 全尺寸图片幻灯片

具体工作流程为：1）利用外部控制电路给测速探测器内部加热器提供5 V工作电压使其产生热量（见图2（a）中红色加热区域），供电始于t₁时刻；2）加热器产生的热量会通过测速探测器外壁向周围流体扩散，同时引起测速探测器的温度升高，升温始于t₁时刻；3）测速探测器设置一个阈值温度θ_th，当检测到测速探测器的温度达到阈值温度θ_th时，停止为测速探测器内部的加热器供电，该时刻记为t₂。测速探测器的升温曲线如图2（b）中t₁至t₂段所示，记为升温阶段t_up；4）根据热惯性效应，测速探测器的温度达到阈值温度θ_th后还会再升高一段时间，随后温度会缓慢降低至阈值温度θ_th，此时刻记为t₃，图2（b）中t₂至t₃曲线段记为跨越阶段t_cross；5）在没有热量补充的前提下，周围流体的流动会带走测速探测器内部剩余的热量，测速探测器进入降温阶段，假设在t₄时刻测速探测器温度降低至与环境温度持平，t₃至t₄曲线段记为降温阶段t_down；6）为了确保下一次加热之前测速探测器内部的温度与环境温度保持一致，加热器继续保持断电状态，此阶段测速探测器内部与外部流体之间几乎没有温度差，t₄至t₅曲线段记为温度保持阶段t_keep。

测速探测器内部的加热器按照图2（a）中的时序工作时，测速探测器的温度会按照图2（b）中的曲线在t_up、t_cross、t_down和t_keep等4个阶段轮流往复。因此，进一步分析测速探测器温度曲线的变化规律，有助于提出更加合理的检测方案。

3. 测速探测器加热及冷却过程分析与数值模拟

3.1 测速探测器加热过程

将测速探测器浸入到流体中，在初始状态下，测速探测器与流体环境温度相同，二者温差为零，因此二者之间的热量传递也几乎为零。若从某一时刻起，给测速探测器内部的加热器提供恒定功率的电能使其产生热量，随着测速探测器温度升高，热量会通过测速探测器外壁向周围流体扩散。因此，测速探测器与周围流体之间的温差及二者之间的换热功率都是随加热时间t变化的量，分别记为Δθ(t)和H(t)。因此，式（1）可改写为：

$H(t) = ({k_1} + {k_2}{v^{0.5}})\Delta \theta(t)$

(2)

式中，Δθ(t)为测速探测器与流体环境的温差，也可视为测速探测器升高的温度，℃。

根据热平衡原理，可得：

${{{Q}}_{{\text{au}}}}{\text{ = }}{{{Q}}_{{\text{ht}}}} - {{{Q}}_{{\text{ds}}}}$

(3)

式中：Q_ht为测速探测器内部的加热器产生的热量，J；Q_au为测速探测器当前累积的热量，J；Q_ds为测速探测器向流体耗散的热量，J。

测速探测器增加的热量Q_au可通过自身温度的变化反映出来，其关系式为：

${{{Q}}_{{\text{au}}}}{\text{ = }}{{c}}_{\rm{h}}m\Delta \theta{\text{(}}t{\text{)}}$

(4)

式中：c_h为测速探测器平均比热容，J/（kg·℃）；m为测速探测器的质量，kg。

加热器产生的热量Q_ht等于系统对加热器提供的电能，所以有：

${{{Q}}_{{\text{ht}}}}{\text{ = }}W{\text{ = }}Pt$

(5)

式中：W为加热器消耗的电能，J；P为加热器加热时的电功率，W。

测速探测器耗散的热量是一个与时间有关的积分表达式，升温过程中，测速探测器向周围流体传导的热量为：

${{{Q}}_{{\text{ds}}}}{\text{ = }}\int_0^t {H(t){\rm{d}}t}$

(6)

综合式（2）—式（5），可得出测速探测器与流体温差Δθ(t)与时间t的关系式：

${{c}_{\rm{h}}}m\Delta \theta{\text{(}}t{\text{) = }}Pt - \int_0^t {({k_1} + {k_2}{v^{0.5}})\Delta \theta(t){\rm{d}}t}$

(7)

为了分析测速探测器在不同流量条件下以恒定功率加热过程中的温度变化规律，利用Matlab进行数值模拟。设流体管道的直径为124 mm，测速探测器的直径为5 mm，长度为30 mm，测试流体为纯水，加热器的加热功率为1.25 W，将测速探测器和被测流体相关参数代入式（7），得到不同流量条件下恒功率加热过程中测速探测器与流体环境温差的变化曲线，见图3。

图 3 测速探测器加热过程中的温度变化曲线

Figure 3. Temperature variation curve of velocity detector during heating

下载: 全尺寸图片幻灯片

从图3（a）可以看出，随着加热器持续加热，测速探测器与环境温度之间的温差会逐渐增大至恒定值，此时加热功率等于散热功率，处于热平衡状态。图3（b）为图3（a）的局部放大图，可以看出，流量越小，测速探测器温度升高的速度越快，反之亦然。若设置一个阈值温度θ_th（例如1.0 ℃），在加热功率恒定的前提下，流量越小，达到阈值温度的时间越短；流量越大，达到阈值温度的时间越长。

3.2 测速探测器冷却过程

经过一段时间的恒功率加热后，测速探测器的内部会有热量累积而导致温度升高。停止加热后测速探测器累积的热量会以热传导的方式逐渐耗散到流体中，直至测速探测器与流体之间的温差为零。假设加热停止时，测速探测器剩余的热量为Q_lt，探测器与流体之间的温差为Δθ₀，根据热平衡原理可得：

${{{Q}}_{{\text{au}}}}{\text{ = }}{{{Q}}_{{\text{lt}}}} - {{{Q}}_{{\text{ds}}}}$

(8)

综合式（4）、式（6）和式（8），可得：

${{{c}}_{\rm{h}}}m\Delta \theta{\text{(}}t{\text{) = }}{{{c}}_{\rm{h}}}m\Delta {\theta_0} - \int_0^t {({k_1} + {k_2}{v^{0.5}})\Delta \theta(t){\rm{d}}t}$

(9)

假定Δθ₀=1.0 ℃，利用Matlab进行数值模拟，得到不同流量条件下测速探测器冷却过程中的温度变化曲线，见图4。

图 4 测速探测器冷却过程中的温度变化曲线

Figure 4. Temperature variation curve of velocity detector during cooling

下载: 全尺寸图片幻灯片

从图4（a）可以看出：测速探测器中的加热器停止加热后，受到周围流体的冲刷，测速探测器内部的热量随之不断扩散到流体中，测速探测器与流体之间的温差会逐渐减小至零；流体的流速越大，测速探测器温度降低的速度就越快。图4（b）为图4（a）的局部放大图，可以看出：在测速探测器与流体之间的温差不等于零之前，流体的流量越大，单位时间内测速探测器内部温度下降得就越快，其温度就越低；反之，流体的流量越小，测速探测器内部温度下降得就越慢，其温度也越高。

3.3 全域过程分析

通过前面对测速探测器在加热及冷却过程中温度变化曲线的数值模拟和试验验证，得到不同流量条件下测速探测器一个工作周期的温度变化曲线，如图5所示。

图 5 不同流量条件下测速探测器的温度变化曲线

Figure 5. Temperature variation curve of velocity detector under different flow rates

下载: 全尺寸图片幻灯片

从图5可以看出：小流量条件下，测速探测器温度升高的速度快，从环境温度升至阈值温度所需时间短，而温度降低的速度缓慢；大流量条件下，测速探测器温度升高的速度缓慢，从环境温度升至阈值温度所需时间较长，而温度降低的速度较快。因此，测速探测器的温度变化曲线隐含着流体流量信息，合理利用测速探测器温度变化的规律，可为流体的流量提供有效测量方法。

4. 基于时域积分的流量检测方法

进一步分析图5中测速探测器内部温度曲线的变化规律，假设环境温度为θ_e，阈值温度为θ_th，将升温曲线与直线x=t₂和直线y=θ_e围成的封闭区域视为加热区域，其面积称作加热面积，记为S_H，如图6（a）所示；跨越曲线及降温曲线与x=t₂、x=t₄和y=θ_e围成的封闭区域视为冷却区域，其面积称作冷却面积，记为S_C，如图6（b）所示。显然，加热面积和冷却面积随流量变化而变化。当流体的流量最小时（例如0 m³/d），由于流体处于静止，根据传热学原理，测速探测器热量被带走的速度最慢，此时探测器内部温度上升速度最快，加热面积S_H最小，记为S_H0，而温度降低速度最慢，冷却面积S_C最大，记为S_C0；当流体处于流动状态时，流量越大，热量被带走的就越多。因此，加热面积随着流量增大呈单调递增，冷却面积随着流量增大呈单调递减。

图 6 加热及冷却面积示意

Figure 6. Heating and cooling areas

下载: 全尺寸图片幻灯片

流量为0 m³/d时，加热面积S_H0如图7（a）所示，冷却面积S_C0如图7（b）所示。若当前被测流体的加热面积和冷却面积已知，分别记为S_Hx和S_Cx（见图7（c）和7（d））。为了更好地反映冷热面积变化特征与流量之间的单调递增关系，引入了一个参数流量相关量F（无量纲），F与面积的关系记为：

图 7 流量检测方案示意

Figure 7. Schematics of flow rate detection design

下载: 全尺寸图片幻灯片

$F = ({{{S}}_{ {\text{H}}x}} - {{{S}}_{ {\text{H0}}}}) + ({{{S}}_{ {\text{C0}}}} - {{{S}}_{ {\text{C}}x}})$

(10)

式（10）表明：被测流体流量为0 m³/d时，S_Hx =S_H0，S_Cx =S_C0，此时F=0；随着流量增大，S_Hx逐渐增大，S_Cx逐渐减小，因为二者此消彼长，所以F值也随之增大，与流量呈单调递增关系，符合一般测量规律。

5. 检测系统设计

根据实际测量需要，设计了检测系统硬件结构，主要由温度传感器、A/D转换模块、加热器、加热驱动模块、采集控制器和CAN通信模块组成（见图8）。A/D转换模块可以实时采集测温探测器和测速探测器中温度传感器的温度模拟信号，并转换为温度数字信号传送给采集控制器；采集控制器根据系统工作时序，通过加热驱动模块来控制测速探测器中的加热器。同时，采集控制器将温度数据和面积计算结果通过CAN通信模块传送至井下遥传短节。

图 8 检测系统硬件结构

Figure 8. Hardware structure of detection system

下载: 全尺寸图片幻灯片

根据检测系统硬件结构，设计并制作了流量检测电路板，包括逻辑控制板和加热驱动板。逻辑控制板的主要功能是系统工作时序控制、探测器温度采集及与井下遥传短节设备之间通信；加热驱动板的主要功能是根据系统控制时序为加热器提供间断恒功率的电能。2块电路板独立设计，能够将数字电路与模拟电路分隔开，避免模块之间相互干扰。此外，2块电路板平行对齐安装在仪器平板骨架两侧，较好地解决了空间占用和散热的问题。

6. 试验与数据分析

为了验证测量方法的可行性，搭建了流量测试试验平台，主要由水箱、水泵、标准流量计、模拟井筒、测温探测器、测速探测器、流量检测电路、CAN分析仪及计算机等部分组成（见图9）。试验时，以自来水为试验流体，试验流体在水泵的驱动下在水箱和模拟井筒中循环流动，通过调节水泵的转速，可以模拟井筒内流量为0～30 m³/d的测试条件。

图 9 流量测试试验平台

Figure 9. Experimental platform for flow rate measurement

下载: 全尺寸图片幻灯片

通过调节水泵的转速调整流量，流量间隔为6 m³/d，流量依次设置为0，6，12，18，24和30 m³/d，采集不同流量下一个工作周期中测速探测器与测温探测器之间的温差变化，结果如图10所示（图10中，红色曲线为测速探测器开始加热直至温度升高到设定阈值温度的过程，为探测器升温阶段t_up，其积分面积视为加热面积S_H；蓝色曲线为测速探测器温度超过阈值温度直至温度降低至工作周期结束的过程，为探测器跨越阶段t_cross和降温阶段t_down的组合，其积分面积视为冷却面积S_C）。系统的工作周期为60 s，温度采样间隔为0.5 s，因此一个工作周期的采样数量为120个。

图 10 不同流量条件下测速探测器与流体之间温差变化

Figure 10. Variation of temperature difference between velocity detector and fluid under different flow rates

下载: 全尺寸图片幻灯片

从图10可以看出，随着流量增大，峰值温度、到达阈值温度的时刻、加热面积与冷却面积等方面均发生了变化，具体表现在：1）无流体流动的条件下，阈值温度到达时刻约在采样点序号16处，随着流量增大，阈值温度到达时刻的序号后移，例如在流量为6～30 m³/d时，阈值温度到达时刻的序号分别为23，24，24，25和25。这表明阈值温度到达时刻与低流量存在一定的单调相关性，但随着流量增大，这种关系逐渐减弱。2）峰值温度随着流量增大呈单调递减规律，但这一规律并不明显，例如流量分别为12和18 m³/d时的峰值温度分别为12 994和12 665，二者相差很小。因此，利用峰值温度来测量流量不能获得良好的分辨率。3）采用时域分段积分的方法计算曲线的加热面积和冷却面积，可见加热面积与流量呈单调递增趋势，冷却面积与流量呈单调递减趋势（见图10（a）—图10（e）右上角图例中数值）。这表明，时域分段积分法可以从曲线的微小变化趋势中提取流量信息，能够充分利用探测器在加热和冷却过程中与周围流体的强迫对流热交换效应，较好地解决了低流量测量的难题。

为了进一步测试热传导时域积分法的有效性和分辨率，在0～30 m³/d范围内按照2 m³/d间隔进行流量试验，每个流量条件下重复3次，每次连续采集20个样本，得到不同流量条件下系统计算的F平均值及其误差（见表1）。根据表1中的试验数据，绘制得到F与实际流量的关系曲线及误差波动范围，如图11所示。

表 1 系统流量测量结果分析

Table 1. Measurement results analysis of system flow rate

流量/ （m³·d⁻¹）	F平均值	F正向绝对误差	F正向相对误差，%	F负向绝对误差	F负向相对误差，%
0	0	2 346		3 807
2	150 310	1 573	1.047	3 084	2.052
4	247 043	1 928	0.780	2 873	1.163
6	289 253	2 156	0.745	1 492	0.516
8	303 119	3 194	1.054	1 787	0.590
10	315 152	3 223	1.023	2 895	0.919
12	325 878	2 438	0.748	2 336	0.717
14	334 152	2 175	0.651	1 650	0.494
16	343 104	1 258	0.367	2 644	0.771
18	351 104	2 246	0.640	2 035	0.580
20	358 761	2 044	0.570	1 359	0.379
22	365 920	1 596	0.436	1 979	0.541
24	371 161	1 761	0.474	2 202	0.593
26	376 053	2 040	0.542	2 107	0.560
28	380 279	2 194	0.577	1 317	0.346
30	384 999	1 275	0.331	1 928	0.501

下载: 导出CSV

| 显示表格

图 11 F值与流量关系曲线

Figure 11. Relationship between F value and flow rate

下载: 全尺寸图片幻灯片

从图11可以看出：F值与流量之间呈良好的单调递增关系，0～6 m³/d超低流量区间的曲线斜率较大，6～30 m³/d流量区间二者近似呈线性关系，这与理论分析基本一致；系统测量误差在−2.05%～1.05%范围内波动，说明系统测量误差较小，重复性极好；从分辨率角度看，单位流量系统正负向误差的平均值约为2 500，考虑流体湍流、探测器倾斜等不利因素和系统的冗余量，合理假设系统单位流量的最小分辨单位为平均误差的2倍，约为5 000，则根据曲线的斜率可以计算得到，系统在0～6 m³/d超低流量区间的分辨率可达0.5 m³/d；随着流量增大（6～30 m³/d），系统的灵敏度会有所降低，但分辨率仍然能够达到1.0 m³/d。

7. 结论与建议

1）从信号与系统的角度研究流量探测器在加热和冷却阶段内部温度变化特性与周围流体流速之间的变化关系，建立了热传导时域积分特性与流量之间的数学模型，针对传统恒功率和恒温差热式流量计在井下流量测量中的不足，提出了基于热传导时域积分的井下流量测量方法。

2）试验研究结果表明，该方法能够稳定有效地检测流体的流量，在0～6 m³/d超低流量条件下的分辨率可达0.5 m³/d，在6～30 m³/d流量条件下的分辨率为1.0 m³/d。

3）测量过程中阈值温度的设置极为关键，若阈值温度设置过高，会导致测速探测器产生热量累积，从而引起系统测量误差；若阈值温度设置过低，会导致测速探测器温度变化幅度小，从而引起系统分辨率降低。因此，阈值温度是下一阶段研究的问题之一。

图 1 NAC与CC浆液的流动性与泵送时间对比

Figure 1. Comparison of the fluidity and pumping time of NAC and composite cement（CC）slurry

下载: 全尺寸图片幻灯片

图 2 NAC与CC在不同低温下黏度变化特性对比

Figure 2. Comparison of viscosity change characteristics of NAC and CC slurry at different low temperatures

下载: 全尺寸图片幻灯片

图 3 不同养护时间下NAC和CC样品的SEM对比

Figure 3. SEM comparison of NAC and CC samples at different curing times

下载: 全尺寸图片幻灯片

图 4 NAC养护不同时间后放大不同倍数的SEM图

Figure 4. SEM image of NAC at different magnifications after different curing times

下载: 全尺寸图片幻灯片

图 5 NAC和CC养护不同时间的XRD分析结果

Figure 5. XRD analysis of NAC and CC at different curing times

下载: 全尺寸图片幻灯片

图 6 水泥浆水化过程中的放热曲线

Figure 6. Hydration exothermic curves in the hydration process of cement slurry

下载: 全尺寸图片幻灯片

表 1 纳米Al₂O₃对复合水泥浆性能的影响试验结果

Table 1 The effect of nano Al₂O₃ on the properties of composite cement slurry

纳米Al₂O₃ 加量，%	初始流动度/ cm	可泵期/ min	初凝时间/ min	终凝时间/ min	24 h抗压强度/MPa
0	21	26	40	106	3.3
0.1	23	38	65	119	5.7
0.3	22	29	51	99	6.2
0.5	20	13	50	97	5.8

下载: 导出CSV

表 2 减水剂对纳米复合水泥浆性能的影响试验结果

Table 2 The effect of water reducing agent on the properties of nano-composite cement slurry

减水剂	加量， %	初始流动度/ cm	可泵期/ min	初凝时间/ min	终凝时间/ min
		22.0	29	51	99
JS-1	0.1	27.0	43	144	197
	0.3	35.0	103	265	354
	0.5	33.0	89	186	246
NS	0.1	26.0	97	224	641
	0.3	27.0	168	1 143	1 472
	0.5	29.0	229	957	1 383
PAS	0.1	28.0	53	212	517
	0.3	32.0	79	267	678
	0.5	34.5	81	186	450

下载: 导出CSV

表 3 早强剂对纳米复合水泥浆性能的影响试验结果

Table 3 The effect of hardening accelerating agent on the properties of nano-composite cement slurry

早强剂	加量， %	初始流动度/cm	可泵期/ min	初凝时间/min	终凝时间/min	24 h抗压强度/MPa
		33.0	89	186	246	6.1
TEOA	0.02	32.0	75	114	135	7.8
	0.06	30.0	67	94	105	8.2
	0.10	33.0	81	126	172	7.6
CaCl₂	1.00	32.0	184	329	457	4.6
	3.00	29.5	104	231	351	5.1
	5.00	30.0	117	273	364	4.8
Na₂SO₄	0.50	31.5	52	77	96	6.3
	1.50	31.0	43	72	99	6.5
	2.50	30.5	37	64	89	6.7

下载: 导出CSV

表 4 NAC的正交试验结果(–9 ℃)

Table 4 Results of orthogonal test of NAC (–9 ℃)

序号	A	B	C	D	初始流动度/cm	可泵期/min	凝结时间/min		24 h抗压强度/MPa
序号	A	B	C	D	初始流动度/cm	可泵期/min	初凝	终凝	24 h抗压强度/MPa
1	0.5	0.2%	0.05%	0.4%	27.0	52	88	121	9.3
2	0.5	0.3%	0.06%	0.5%	31.0	53	159	208	9.1
3	0.5	0.4%	0.07%	0.6%	29.5	63	75	89	9.4
4	0.6	0.2%	0.06%	0.6%	31.0	60	139	219	7.7
5	0.6	0.3%	0.07%	0.4%	30.5	58	80	154	8.1
6	0.6	0.4%	0.05%	0.5%	30.5	60	144	238	8.8
7	0.7	0.2%	0.07%	0.5%	35.0	92	156	231	6.8
8	0.7	0.3%	0.05%	0.6%	33.0	75	178	234	7.3
9	0.7	0.4%	0.06%	0.4%	31.0	52	199	226	7.5

下载: 导出CSV

参考文献(18)

[1]	牛洪波,于政廉,孙菁,等. 天然气水合物动力学抑制剂与水分子相互作用研究[J]. 石油钻探技术,2019,47(4):29–34. doi: 10.11911/syztjs.2019037 NIU Hongbo, YU Zhenglian, SUN Jing, et al. The interaction between gas hydrate kinetics inhibitors and water molecules[J]. Petroleum Drilling Techniques, 2019, 47(4): 29–34. doi: 10.11911/syztjs.2019037
[2]	张川,王胜,陈礼仪,等. 用于冻土区天然气水合物钻探的聚合物钻井液低温流变响应[J]. 天然气工业,2016,36(2):92–97. doi: 10.3787/j.issn.1000-0976.2016.02.013 ZHANG Chuan, WANG Sheng, CHEN Liyi, et al. Low-temperature rheological response characteristics of the polymer drilling fluid developed for permafrost gas hydrate exploration[J]. Natural Gas Industry, 2016, 36(2): 92–97. doi: 10.3787/j.issn.1000-0976.2016.02.013
[3]	田野,符军放,宋维凯,等. 一种新型超深水低温早强剂[J]. 钻井液与完井液,2019,36(2):224–228. doi: 10.3969/j.issn.1001-5620.2019.02.016 TIAN Ye, FU Junfang, SONG Weikai, et al. A new low temperature early strength agent for ultradeep water operation[J]. Drilling Fluid & Completion Fluid, 2019, 36(2): 224–228. doi: 10.3969/j.issn.1001-5620.2019.02.016
[4]	何瑞兵,董平华,李治衡,等. 生物灰低密度水泥浆体系室内研究[J]. 长江大学学报(自然科学版),2020,17(3):43–47. HE Ruibing, DONG Pinghua, LI Zhiheng, et al. Laboratory study on low temperature and low density cement slurry system of biological ash[J]. Journal of Yangtze University(Natural Science Edition), 2020, 17(3): 43–47.
[5]	刘浩亚,鲍洪志,赵卫. –18 ℃下冻土区负温水泥浆水化微观过程研究[J]. 钻井液与完井液,2019,36(1):77–81. doi: 10.3969/j.issn.1001-5620.2019.01.015 LIU Haoya, BAO Hongzhi, ZHAO Wei. Study on microscopic hydration process of a cold temperature cement slurry used in Frozen Areas at –18 ℃[J]. Drilling Fluid & Completion Fluid, 2019, 36(1): 77–81. doi: 10.3969/j.issn.1001-5620.2019.01.015
[6]	丁向群,赵欣悦,徐晓婉,等. 矿物掺合料对硫铝酸盐水泥–普通硅酸盐水泥复合体系性能的影响[J]. 新型建筑材料,2020,47(3):40–44. doi: 10.3969/j.issn.1001-702X.2020.03.011 DING Xiangqun, ZHAO Xinyue, XU Xiaowan, et al. Effect of admixtures on properties of sulphoaluminate cement-common Portland cement composite system[J]. New Building Materials, 2020, 47(3): 40–44. doi: 10.3969/j.issn.1001-702X.2020.03.011
[7]	张鑫,邱瑞军,侯淑鹏,等. 硅酸盐-硫铝酸盐水泥混合体系浆液流变特性试验研究[J]. 混凝土,2019(8):72–76, 81. doi: 10.3969/j.issn.1002-3550.2019.08.017 ZHANG Xin, QIU Ruijun, HOU Shupeng, et al. Experimental study on the rheological behavior of silicate-sulphoaluminate mixed cement system[J]. Concrete, 2019(8): 72–76, 81. doi: 10.3969/j.issn.1002-3550.2019.08.017
[8]	WANG Sheng, WANG Jingfei, YUAN Chaopeng, et al. Development of the nano-composite cement: application in regulating grouting in complex ground conditions[J]. Journal of Mountain Science, 2018, 15(7): 1572–1584. doi: 10.1007/s11629-017-4729-9
[9]	WANG Sheng, JIAN Liming, SHU Zhihong, et al. Preparation, properties and hydration process of low temperature nano-composite cement slurry[J]. Construction and Building Materials, 2019, 205: 434–442. doi: 10.1016/j.conbuildmat.2019.02.049
[10]	詹培敏,孙斌祥,何智海,等. 纳米碳酸钙对水泥基材料性能影响的研究进展[J]. 硅酸盐通报,2018,37(3):881–887, 910. ZHAN Peimin, SUN Binxiang, HE Zhihai, et al. Research progress of effect of nano-calcium carbonate on the properties of cement-based materials[J]. Bulletin of the Chinese Ceramic Society, 2018, 37(3): 881–887, 910.
[11]	ALOMAYRI T. Experimental study of the microstructural and mechanical properties of geopolymer paste with nano material (Al₂O₃)[J]. Journal of Building Engineering, 2019, 25: 100788. doi: 10.1016/j.jobe.2019.100788
[12]	LU Xiaolei, YE Zhengmao, ZHANG Lina, et al. The influence of ethanol- diisopropanolamine on the hydration and mechanical properties of Portland cement[J]. Construction and Building Materials, 2017, 135: 484–489. doi: 10.1016/j.conbuildmat.2016.12.191
[13]	姚嘉诚,延永东,徐鹏飞,等. 水泥基渗透结晶型防水材料和纳米二氧化硅改性混凝土自修复性能的研究[J]. 硅酸盐通报,2020,39(6):1772–1777. YAO Jiacheng, YAN Yongdong, XU Pengfei, et al. Self-healing properties of concrete modified by cementitious capillary crystalline waterproofing and nano-silica[J]. Bulletin of the Chinese Ceramic Society, 2020, 39(6): 1772–1777.
[14]	SINGH N B, SARVAHI R, SINGH N P, et al. Effect of temperature on the hydration of ordinary Portland cement in the presence of a superplasticizer[J]. Thermochim Acta, 1994, 247(2): 381–388. doi: 10.1016/0040-6031(94)80138-X
[15]	HU Qinang, ABOUSTAIT M, KIM T, et al. Direct three-dimensional observation of the microstructure and chemistry of C₃S hydration[J]. Cement and Concrete Research, 2016, 88: 157–169. doi: 10.1016/j.cemconres.2016.07.006
[16]	BERGER S, COUMES C C D, BESCOP P L, et al. Influence of a thermal cycle at early age on the hydration of calcium sulphoaluminate cements with variable gypsum contents[J]. Cement and Concrete Research, 2011, 41(2): 149–160. doi: 10.1016/j.cemconres.2010.10.001
[17]	LI Laibo, CHEN Mingxu, GUO Xiangyang, et al. Early-age hydration characteristics and kinetics of Portland cement pastes with super low w/c ratios using ice particles as mixing water[J]. Journal of Materials Research and Technology, 2020, 9(4): 8407–8428. doi: 10.1016/j.jmrt.2020.05.082
[18]	TELESCA A, MARROCCOLI M, PACE M L, et al. A hydration study of various calcium sulphoaluminate cements[J]. Cement and Concrete Composites, 2014, 53: 224–232. doi: 10.1016/j.cemconcomp.2014.07.002

施引文献(7)

期刊类型引用(5)

1.	罗莉，冯全源，何璇，刘彬. 基于恒定功率的热式流量计设计与测试. 仪表技术与传感器. 2024(01): 41-45+75 . 百度学术
2.	冯爽，魏勇，杜雪梅，李冰，刘杰，陈强，林斯. 基于时域积分的温差流量传感器仿真与试验. 石油机械. 2024(04): 110-119 . 百度学术
3.	陈强，刘国权，王志杰，魏宝军，冯爽，魏勇，甘如饴. 井下流量监测系统软件设计. 仪器仪表与分析监测. 2024(04): 25-29 . 百度学术
4.	陈强，陈猛，袁超，陈涛，陈文辉，刘国权. 致密油藏水平井阵列温差流量数据反演方法. 测井技术. 2024(06): 781-788 . 百度学术
5.	林斯，魏勇，魏宝军，刘杰，魏磊. 基于时域积分的热式流量检测模型与FPGA实现. 传感器与微系统. 2023(09): 85-88 . 百度学术