聚焦固井水泥浆、井筒完整性、CCUS与混凝土行业的可迁移材料机理研究。
推荐理由：该研究直接揭示稠油热采井水泥环界面胶结失效机制，可为固井水泥环完整性设计与参数优化提供依据。
石油钻探技术通过用镁铝尖晶石（MA）逐步替代铁相（C4AF），设计出低碳 YBFM 水泥，并研究替代比例对水化过程、微观结构、力学性能及高温后稳定性的影响。
推荐理由：为高温井等苛刻工况下低碳固井水泥的耐高温设计提供思路，相关性中等。
研究报道了用于阿拉斯加北坡天然气水合物储层延长产气测试的四口井完井水泥（LiteCRETE、ArcticCem、Tuned Light）的抗压与抗拉强度、刚度及泊松比等物性，并给出了各井水泥分布与固井胶结质量。
推荐理由：为水合物井光纤传感监测提供固井水泥物性与胶结质量数据，对分析水泥–套管–地层耦合响应有直接参考价值。
该文关注富硅油井水泥在 200 °C 水热条件下的早期强度衰退现象，指出其与渐进膨胀相关的结构劣化有关。
推荐理由：该研究涉及高温井固井水泥石长期强度稳定性，对高温固井水泥配方设计具有参考意义。
研究提出一种物理引导的 AI 框架，利用 X 射线衰减与材料密度的物理关系自动生成像素级伪标签，构建了含 7638 张标注 μCT 图像的数据集，实现孔洞、水化产物与未水化水泥的自动识别，减少对人工标注的依赖。
推荐理由：该物理信息 AI4S 方法可降低水泥水化微结构表征的标注成本并提升可复现性，对固井水泥浆体系微观机理研究具有借鉴价值。
研究采用界面径向应力监测装置，实时监测热循环下水泥环界面应力，获得界面失效的临界温差—应力参数，并建立温压耦合弹塑性模型分析失效机理，指出累积塑性变形是界面径向拉应力与胶结失效的主因。
推荐理由：该研究直接揭示稠油热采井水泥环界面胶结失效机制，可为固井水泥环完整性设计与参数优化提供依据。
研究基于顶替流动实验装置数据，采用 XGBoost 建立非牛顿流体在垂直与倾斜管中顶替效率的预测模型，在留出测试集上 R² 为 0.772，并用 SHAP 值分析各参数影响。
推荐理由：该机器学习方法为固井注水泥顶替效率预测提供数据驱动思路，有助于优化隔离液与水泥浆顶替设计。
研究基于流体体积置换与井筒—地层耦合传热机制，建立多流体依次注入的瞬态传热模型，采用全隐式有限差分法求解，构建领浆与尾浆最高温度动态预测模型，发现温度峰值随循环向上推移而非固定于井底。
推荐理由：准确预测水泥浆最高循环温度是设定稠化时间与优化配方的前提，对固井施工安全与质量控制有直接价值。
对高浓度水泥悬浮体水动力黏度的不同测定方法进行对比，分析各方法的适用性。
推荐理由：黏度测定直接影响固井水泥浆流变表征的可靠性，对浆体设计与评价有实际参考。
在高压釜中模拟地质 CO2 封存环境，发现随温度升高腐蚀加剧，G 级水泥塞的降解深度远大于铋基低熔点合金。
推荐理由：对比了水泥与金属密封材料在 CO2 环境下的退化行为，对 CCUS 固井密封材料选择有直接参考价值。
研究高温高压条件下油井水泥通过多尺度形貌致密化来延缓 CO2 腐蚀的作用机理，成果发表于 Construction and Building Materials。
推荐理由：直接面向固井水泥石抗 CO2 腐蚀问题，对提升 CCUS 井筒长期密封完整性有参考价值。
提出利用 RNA 介导并借助冷冻干燥工艺，将碳纳米管锚定在水泥颗粒表面，用于预制纳米工程水泥基复合材料。
推荐理由：为纳米材料在水泥基体系中的均匀分散提供新思路，对固井水泥浆性能调控有一定借鉴意义。
研究固废基硫铝酸盐水泥与脱硫石膏复合体系中的水分竞争关系及其多源膨胀机制。
推荐理由：与固井相关性较弱，但可为水泥基材料膨胀调控与固废利用提供基础认识。
该研究合成了三元共聚物AM-IT-AS，并评估其作为高温高压油井缓凝剂的性能，该聚合物在200°C以上才显著分解，有望提升固井作业的安全性。
推荐理由：对固井领域具有直接价值，提供了提升高温深井固井稳定性的新型缓凝剂候选材料。
文章提出一种基于矩阵三因子分解的方法，用于从观测小样本中生成可解释的数据，扩展了样本量。
推荐理由：对AI4S相关性较强，小样本数据生成有助于提升机器学习和科学发现的泛化能力。
该研究提出物理信息生成框架AdaIN-WGAN，用于工程水泥基复合材料（ECC）的性能驱动与多目标优化，将性能目标作为“风格”调制配合比空间，并采用预训练Transformer作为物理约束。相比传统模型，生成器损失降低32%-67%，96个试件实验验证了模型有效性。
推荐理由：为固井材料设计提供数据驱动的逆向设计方法，提升性能预测与优化效率，对AI4S在水泥基材料领域的应用有参考价值。
研究针对气煤共采区天然气井筒穿越厚风积沙、基岩和采动煤层，整合理论分析、三维数值模拟与实测沉降数据，揭示沙-岩界面的差异运动导致主动-被动土压力不对称，在关键界面产生高达71.6 kN的附加横向剪力和正负弯矩反转，威胁井筒完整性。
推荐理由：直接关系煤矿采动影响下固井井筒的剪切破坏机制，为井筒完整性设计和风险评估提供理论依据。
该研究开发了一种可解释的机器学习方法，用于从单细胞RNA测序数据中从头映射细胞类型特异性的RNA剪接调控机制。
推荐理由：相关性较弱。
该研究提出通过蛋白质语言模型识别并优先考量关键残基，以增强蛋白质结构预测的准确性。
推荐理由：相关性较弱。
针对废弃井水泥环-套管界面的微环隙，构建了显式表征该通道的二维轴对称THM耦合模型，并分析了注入压力、微环隙开度和水泥刚度对泄漏行为及应力重分布的影响。
推荐理由：为评估废弃井密封完整性和CO2封存安全性提供更精准的数值模拟方法。
GEWUM将随机结构搜索与通用机器学习原子间势相结合，自动化完成结构生成、筛选和稳定性验证，并支持HPC集群。
推荐理由：为AI4S范式下的材料筛选与验证提供自动化平台，可加速固井相关新材料的发现。
梳理LAOS流变学的物理驱动、数学驱动和数据驱动三类研究范式，重点阐述数据驱动方法在复杂流体非线性响应建模中的潜力。
推荐理由：为水泥浆等复杂流体的流变性能表征提供新思路，助力数据驱动本构模型发展。
本研究发表在《Construction and Building Materials》上，探讨了在气-液-固研磨系统中，CO2如何提高钢渣的研磨效率和活化效果，从而将钢渣转化为高活性掺合料。
推荐理由：该研究为钢渣等工业废渣在固井材料中的资源化利用提供了新路径，有助于提升固井浆体的性能并减少碳排放，对固井领域的可持续发展有积极意义。
该研究设计并合成了一种新型有机-无机杂化悬浮稳定剂LXCH，通过在改性纳米蒙脱土上原位共聚四种功能单体形成杂化结构，旨在解决深井超高温高压条件下水泥浆的沉降和失稳问题。
推荐理由：该稳定剂在210℃和90MPa下能显著提高浆体稳定性，使硬化水泥柱密度差低于0.04 g/cm³，为深井固井浆体的悬浮稳定性提供了新型有效解决方案。
该研究发表于《Cement and Concrete Research》，探讨了如何将混凝土体积屈服应力的质量控制从离线检测转向在线和实时监测，以提升数字化制造混凝土的质量一致性。
推荐理由：实时质量控制技术可提高固井浆体和混凝土施工的精准度与效率，为AI4S在建材制造中的智能监控提供参考。
该研究提出了QWellRATE简化的物理筛选模型，用于快速估算沿遗留井筒路径的稳态CO2泄漏通量上限。模型考虑深度依赖的CO2密度和粘度变化，使用Span-Wagner状态方程，针对数据稀疏的早期评估阶段设计。
推荐理由：为CO2封存项目早期评估提供快速筛选工具，帮助识别高风险遗留井，确保封存安全。
研究使用γ-氨丙基三乙氧基硅烷（KH-550）对硫酸钙晶须进行表面改性，并将其掺入油井水泥中。通过FTIR、XPS和SEM等表征确认硅烷偶联剂成功接枝，系统研究了改性晶须对水泥石界面胶结特性的调控机理。
推荐理由：为提升固井第一界面胶结强度提供新型改性材料，有助于保障井筒长期密封完整性。
该研究建立了一体化水泥环完整性实验装置，提出应变等效方法在实验室定量复现井下水泥环变形，评估地下储能井中循环压差对水泥环完整性的影响。结果表明，在90°C、21 MPa条件下养护7和28天的水泥环弹性模量分别为7.31 GPa和7.38 GPa，最大偏应力分别为35.2 MPa和39.2 MPa。在18 MPa压差下，井下水泥环处于弹性变形阶段。
推荐理由：为地下储能井固井水泥环在循环载荷下的完整性设计提供实验方法和力学参数依据。
该研究开发了一种耦合质量守恒、径向达西流动和经验拟合MICP抑制函数的半解析模型，可预测微生物诱导碳酸钙沉淀改性的水泥浆侵入距离随时间的变化，并通过大型高压固井模拟系统验证，揭示了自抑制特性。
推荐理由：为深水水合物层固井浆液侵入风险提供预测工具，有助于保障井筒完整性。
该研究通过缩尺实验和一维瞬态模型，分析了重力倾卸注浆中重质牛顿流体、剪切变稀和触变流体在限定环空内的浮力排水和交换流动，首次直接测量了注浆器与外部管柱间环空流动动力学，并探讨了工具偏心效应。
推荐理由：为弃井固井塞放置提供预测方法，降低水泥浆漏失和堵塞风险，确保密封质量。
该研究发表于Construction and Building Materials，探讨了纳米水化硅酸钙在中等养护温度下对水泥基材料性能的影响，涉及作者：Jian Wang等。
推荐理由：相关性较弱，但纳米材料改性水泥基材的性能对固井材料优化有一定参考价值。
研究结合纳米材料与混合随机森林线性模型，基于实验数据预测水泥抗压强度，发现多壁碳纳米管显著增强强度。
推荐理由：为固井材料性能评估提供AI4S方法，提升井壁完整性预测可靠性。
该研究指出，被动线性弹性网络因受Maxwell-Betti互易性约束，其可学习的响应空间受限，当驱动和读出的自由度完全重叠时，近一半目标空间无法达到，导致任何学习规则都会产生至少等于目标反对称部分范数的误差。
推荐理由：对AI4S中材料学习网络的设计提供理论边界，但对固井领域相关性较弱。
本研究通过全尺寸试验装置评估LCE技术在双环空套管中的封隔恢复效果，发现其可有效压缩环空并闭合水泥环缺陷，但在双环空构型中性能存在不确定性。
推荐理由：为固井环空泄漏修复提供新技术验证，有助于提升长期封隔完整性，对保障碳封存等可持续应用具有重要意义。
研究评价了以高精炼合成烃为分散介质的水泥浆的适用性，并考察非离子表面活性剂浓度对技术性能的影响。
推荐理由：为水敏感层段修复和隔离提供新型环境友好水泥浆体系，可替代传统柴油基浆，提高作业安全性和效率。
提出一种融合水化-堆积机理先验与数据驱动的可解释贝叶斯网络方法，基于136组有效样本实现低碳UHPC配合比智能设计。
推荐理由：为AI4S在特种混凝土材料设计提供小样本可解释建模范式，增强模型透明度和工程可信度，可推广至固井材料优化。
结合球形贯入试验与贝叶斯逆模型及ANN代理，表征3D打印砂浆早期（绿色）强度特性。
推荐理由：为3D打印固井材料的早期强度预测提供非破坏性测试和建模方法，有望提升自动化施工质量控制。
研究通过优化二阶导数ATR-FTIR预处理方法，提高PLS模型对硬化水泥浆中碳酸钙含量的定量精度。
推荐理由：为水泥基材料碳化深度无损检测提供更精确的光谱学方法，对评估CO2封存井筒完整性具有潜在价值。
通过等温量热和稠化时间测试，研究了柠檬酸、麦芽糊精和葡萄糖对油井水泥水化及异常稠化的影响，发现高掺量会改变水化热流曲线并引发提前稠化。
推荐理由：揭示了缓凝剂导致异常稠化的机理，为固井缓凝剂配方优化和预防施工风险提供理论指导。
通过多尺度表征和动力学模型，研究了煅烧页岩气钻屑对油井水泥早期水化的影响机制，发现其释放的铝离子抑制C3S溶解，延长诱导期，并降低反应速率常数。
实验研究了不同掺量纳米二氧化硅对G级油井水泥性能的影响，结果表明适量掺加能提高抗压强度和胶结强度，但超过一定量后性能下降。
提出一种面向腐蚀知识合成的领域自适应检索增强生成框架，在镁合金腐蚀数据集上微调多个开源语言模型，以提供机制上可解释的腐蚀推理。
提出MixDiff模型，利用去噪扩散概率模型生成虚拟混凝土配合比数据，增强数据集多样性，并验证了生成数据在特征分布和相关性上与真实数据高度相似。
综述了机器学习与深度学习在低碳胶凝材料性能预测中的应用，指出这些方法可高效精准地预测性能并优化配合比，助力低碳化发展。
介绍CCS中CO2注入引发的物理和地球化学现象，研究添加剂SrCl2和Ba(OH)2加速CO2捕获和矿化，并影响岩石性质。
推荐理由：相关，添加剂可促进CO2矿物封存，与固井环境中的CO2稳定性相关。
提出了基于LLM的自动化管道，从非结构化文献中提取混凝土材料数据，构建了最大开源实验室混合水泥混凝土数据库。
推荐理由：AI4S方法加速材料数据获取，为固井材料AI建模提供高质量数据支撑。
构建了钙铝硅酸盐水化物的原子级数据集，并开发了机器学习势能模型。
推荐理由：为固井材料水化产物模拟提供数据集和势函数，助力AI4S研究。
综述了CO2注入与封存过程中地下微生物活动及生物矿化反应，探讨其用于井修复、水泥稳定化、增强CO2捕获和减少泄漏的潜力。
推荐理由：为固井材料在CO2封存环境下的稳定性和防泄漏提供新思路。
结合多纤维系统、人工神经网络和粒子群优化，实现SHCC的数据驱动逆向设计。
推荐理由：AI4S方法在水泥基材料设计中的应用，可借鉴于固井材料配方优化。
研究聚合物稳定的水化铝酸钙悬浮液用作铝酸钙水泥的促凝剂，发表于《水泥》。
推荐理由：提供铝酸钙水泥促凝新方法，可能优化固井浆速凝控制。
评估磷酸氢二铵作为外加剂对油井水泥稠化时间和流变性的影响，发表于《工程结果》。
推荐理由：为油井水泥外加剂选择提供数据，有助于调节施工性能。
研究石墨烯纳米片对API G级固井水泥水化、力学、渗透性和抗碳化性能的影响，以提升CCS井长期完整性。
推荐理由：为CCS井固井材料提供提高抗CO2侵蚀能力的新方案，直接支持固井长期密封性。
报道碳点接枝聚合物作为高温缓凝剂在深井固井浆中的应用，相关成果发表于《水泥与混凝土复合材料》。
推荐理由：为深井高温固井提供新型缓凝剂，有助于改善固井施工安全与质量。
介绍LitCurate开源框架，利用大语言模型构建科学数据库，并在下地幔状态方程数据中展示应用。
推荐理由：为AI4S提供高效文献数据提取工具，可加速固井领域知识库建设。
研究贝壳废料完全取代偏高岭土在地热井固井浆中的力学和微观结构性能，成果发表于《地质力学与能源环境》。
推荐理由：为地热井固井提供可持续材料替代方案，兼具环保与性能提升潜力。
该研究针对固井井筒中的可压缩流体，提出了一个三维热耦合输运模型，用于模拟温度与流动的相互作用。
推荐理由：为固井过程中的热力学行为提供预测工具，有助于优化固井设计和保障井筒完整性。
研究了深井水泥在300°C水热及干热条件下的相演变和力学稳定性，为高温井固井材料选择提供依据。
推荐理由：对深井高温固井材料设计具有直接参考价值。
通过主动学习工作流开发了适用于全氟磺酸膜(Nafion)的稳健神经网络势，可在宽水合水平下进行长时间大规模分子动力学模拟，同时保持接近DFT精度。
推荐理由：该方法可为AI4S驱动的材料模拟提供技术范式，对固井材料微观模拟有借鉴意义，相关性中等。
试验研究了从含铬催化剂污泥中回收的三氧化二铬对冻土区固井水泥浆性能的影响，并开发了将Cr(VI)还原为Cr(III)的方法，作为活性矿物添加剂使用。
推荐理由：为永冻层固井水泥浆增强调配提供新思路，废物利用，相关性中等。
基于大庆油田某井，通过理论分析、实验和数值模拟研究了标志层水侵导致地层弱化及套管失效的定量关系，并建立了相应数值模型，模拟结果与实测误差仅7.2%。
推荐理由：为注水开发油田套管失效预防提供理论依据，有助于固井设计和生产安全，相关性高。
针对深层井高温下常规隔离液易沉降、固井质量差的问题，通过水溶液自由基聚合合成了四元共聚物悬浮稳定剂，并优化了合成条件，使其在200°C下仍能保持优异的沉降稳定性。
推荐理由：为高温深井固井隔离液的稳定性提供了新型添加剂，有助于提升固井质量，相关性高。
研究套管-水泥界面粘结模型对地热井口生长预测的影响，通过数值模拟改进井口位移预测精度。
推荐理由：提升地热井固井设计中井口生长预测的准确性，保障井口安全，相关性较强。
系统综述了纤维类型、掺量、长径比等因素对油井水泥浆流变性、泵送性和力学性能的影响，并指出纳米纤维或高掺量纤维可显著改变浆体流变特性。
推荐理由：为纤维增强水泥浆的配方设计提供参考，有助于优化固井施工性能，相关性高。
研究建立包含208条数据的气凝胶水泥基复合材料导热系数预测数据库，采用XGBoost、随机森林、SVR及粒子群优化模型进行预测，其中PSO-SVR表现最佳。
推荐理由：为固井材料热性能优化提供数据驱动方法，助力AI4S在水泥基材料领域的应用。
研究硬脂酸钙和异丁基三乙氧基硅烷对水泥浆体疏水改性后的抗溶解性能，相关论文发表于Construction and Building Materials。
推荐理由：为提升固井水泥在腐蚀环境中的耐久性提供改性策略。
综述纤维增强水泥基复合材料的纳米改性策略及多尺度界面强化机制，发表于Construction and Building Materials。
推荐理由：对优化固井复合材料界面性能提供理论参考，相关性较弱。
研究了碳化养护下反应性MgO、粉煤灰漂珠和火山渣对结构轻质复合材料性能的影响。
推荐理由：为固井轻质材料开发及碳化养护应用提供新思路。
通过实验和分子动力学模拟，研究了KH560改性和仿生缺口塑料纤维对纤维增强水泥基复合材料界面性能的增强作用。
推荐理由：为固井纤维增强材料界面优化提供新方法，结合模拟手段具AI4S潜力。
该研究结合机器学习与非局域物理描述符，提出CIDER26SS泛函框架，在分子和固体系统上表现平衡，并解决了CO在Pt(111)表面的吸附位点难题。
推荐理由：对AI4S材料模拟领域有重要价值，可提升催化材料表面反应的预测精度，间接支持固井材料界面研究。
该研究从短时分子动力学模拟中提取热力学量，建立与离子自扩散系数的关联，以加速固态电解质筛选。
推荐理由：AI4S在该领域应用有助于快速筛选电解质材料，但相关性较弱。
该研究指出PXRD分析中模拟与实际谱图的差距源于结构性问题，提出修正峰漂移可显著提升检索性能，并集成至Xtalyst系统。
推荐理由：对AI4S材料表征自动化有参考价值，但相关性较弱。
该研究提出一种基于物理力学机制生成混凝土细观结构的方法，用于模拟材料内部组成与性能。
推荐理由：为固井水泥石微观结构模拟提供参考，相关性中等。
研究开发了五种混合人工神经网络模型，结合元启发式算法，用于预测水泥质土工材料的纯I型断裂韧性，以减少实验成本和时间。
推荐理由：为固井材料的断裂韧性评估提供快速预测方法，有助于AI4S在地质材料力学性能建模中的应用。
该研究制备了一种叔胺改性聚合物添加剂，具有双重抗碳化腐蚀机理，并评估了其在CCUS固井水泥环中的应用性能。
推荐理由：直接相关于CCUS环境下固井水泥环的碳化腐蚀防护，对提升固井长期密封完整性有重要价值。
研究发现酰胺通过化学吸附和络合作用调控硫酸铝驱动的AFt和C-S-H成核生长，高硫酸铝与中等酰胺组合实现最高早期强度，过量酰胺或低硫酸铝则不利。
推荐理由：为设计高性能无碱速凝剂提供分子层面的理论指导，有助于优化固井水泥早期性能。
提出XDFT，一种自进化代理框架，将实验与模拟之间的失配转化为可执行的搜索，自动发现物理机制。在112个案例中成功解决了105个。
推荐理由：为AI4S提供了从数据失配到机理发现的自动化范式，可迁移至固井材料性能预测与优化。
该研究通过三轴试验探讨固井水泥的力学性能和失效准则，为水泥环完整性设计提供依据。
推荐理由：直接关系固井水泥环在复杂应力下的可靠性，对固井工程有重要参考价值。
提出BDIP-Net框架，结合MatterSim-D3优化与双交互图学习，高效预测双层材料性能。
推荐理由：AI4S方法可借鉴用于固井材料性能预测，提升模拟效率与准确性。
开发NanoEQL白盒神经网络，用于解析纳米晶合成中尺寸的决定机制。
推荐理由：相关性较弱，聚焦纳米晶合成，与固井或AI4S直接关联不大。
采用物理信息符号回归，推导碱硼酸盐玻璃Tg的可解释闭式表达式，误差仅14-16K。
推荐理由：AI4S方法可迁移至固井材料性能预测，提升模型可解释性。
构建数据与知识双驱动框架，通过主动学习优化二维枝晶生长，仅用60次实验即获最优配方。
推荐理由：框架可应用于固井材料合成优化，减少实验成本，提高效率。
研究发现机器学习交换关联泛函的改进不会自动传递给DFTB，可能出现负迁移效应。
推荐理由：AI4S建模需谨慎选择方法，避免盲目组合，对固井材料模拟具有警示作用。
该研究结合宏观微观表征和分子动力学模拟，阐明了碱式硫酸镁水泥固化锰离子的机制。
推荐理由：相关性较弱，主要涉及重金属固化，对固井或AI4S的直接价值有限。
针对塔里木盆地超深井长裸眼固井井漏问题，开发了封隔分级固井技术，结合水泥浆体系和配套工具，实现一级固井少漏失、二级固井不漏失，现场应用300余井次，固井质量合格率提升30%～40%。
推荐理由：该技术直接提升超深井固井质量，保障井筒完整性，对固井工程实践有重要指导价值。
提出多阈值耦合自感知水泥浆构建方法，利用CNT/NCB复合材料实现导电与自感知，电阻率变化与应力应变高度同步，可实时诊断水泥环微裂纹，灵敏度达47。
推荐理由：为水泥环密封完整性监测提供新型材料基础，是AI4S在固井监测中的典型应用。
研究空心微珠水泥浆在盐膏层蠕变下通过微珠破碎吸收位移、降低界面应力，从而保护套管。结果表明增加微珠加量和粒径可提高吸收蠕变位移能力。
推荐理由：为盐膏层井筒完整性设计提供新理论依据，对固井防护技术有参考价值。
研究基于209组数据，构建机器学习模型预测3D打印混凝土抗弯强度，并引入纤维拔出指数和粘结剂效率等复合特征以提高可解释性。
推荐理由：展示机器学习在水泥基材料性能预测中的应用，对AI4S方法有参考价值。
研究通过实验考察了不同NaCl掺量（0、4、8%）在不同密度和温度下对G级水泥浆流变参数、稠化时间及早期强度的影响，发现NaCl影响与浓度非正比，取决于浆体密度、温度和评估性能。
推荐理由：对固井水泥浆配方设计在含盐地层中的应用具有直接指导价值。
该研究探讨了石墨尾矿和火山岩基微生物自修复剂联合使用对混凝土裂缝自修复能力和耐久性的影响，发表于Construction and Building Materials。
推荐理由：相关性较弱，主要关注混凝土材料，与固井或AI4S关联有限。
研究通过成对几何参数研究真实骨料形态对砂浆细观损伤起裂和连通性的影响，发表于Construction and Building Materials。
推荐理由：相关性较弱，主要涉及混凝土细观力学，与固井或AI4S直接关联较小。
研究机械活化金尾矿水泥浆在20、50和80°C下的流变行为，发现改性Bingham等模型能很好描述其流变特性，并探讨了高温下外加剂的界面调控机制。
推荐理由：对高温固井水泥浆的流变设计具有参考价值，可改善极端条件下的泵送与顶替效率。
这项研究旨在开发一种基于理论和经验数据的水泥浆形成研究方法，以更准确地模拟井筒环空中固井液的真实行为，并提出了两种水泥砂浆结构模型。
推荐理由：为固井水泥浆的沉降稳定性提供预测方法，有助于优化固井工艺参数。
介绍开源Python包kALDo2.0，用于从第一性原理和机器学习势计算固体的振动、弹性和热输运性质，支持BTE和QHGK方法。
推荐理由：为AI4S提供高效热导率计算工具，可用于快速评估固井材料的热学性能。
提出fpBPINN统一框架，将函数先验纳入贝叶斯物理信息神经网络，用于解决PDE约束反演问题，克服权重空间先验局限。
推荐理由：增强AI4S在固井工程中参数反演和不确定性量化的能力。
系统评估了多种集成方法在神经网络原子间势上的不确定性量化性能，为材料建模中预测可靠性提供指导。
推荐理由：有助于提升AI4S在固井材料原子模拟中的可靠性，支撑多尺度建模。
该研究发表于《Cement and Concrete Research》，涉及功能化羧甲基壳聚糖的合成及其对水泥浆水化温升的调控机制，但摘要信息有限。
推荐理由：为固井水泥浆的温控提供潜在新型外加剂，有助于防止高温井筒热应力损伤。
研究利用机器学习方法评估减缩剂对碱激发矿渣材料的收缩缓解和抗压强度的影响，发表于《Construction and Building Materials》。
推荐理由：机器学习方法可辅助优化固井材料配方，提升AI4S在建筑材料领域的应用。
通过在水泥中掺入石墨烯和碳纳米管，实现了7天导热系数从0.27 W/(m·K)提升至1.46 W/(m·K)，同时评估了流变、失水、力学和微观结构。
推荐理由：为地热井固井提供高导热水泥配方，改善井筒完整性，促进地热能高效开发。
研究了地聚合物油井水泥在高温高压下的稠化时间控制，并提升了其高温稳定性。
推荐理由：为固井材料在极端井况下的应用提供了新方案，提升固井质量。
探讨了淀粉改性β-环糊精作为外加剂对水泥基材料水化热和抗裂性能的影响。
推荐理由：有助于开发新型水泥外加剂，控制水化热以减少固井水泥环开裂风险。
利用自主LLM研究循环，在MatBench带隙基准上构建了最准确的预测模型，超越17个专家设计模型。
推荐理由：展示了AI4S在材料性质预测中的潜力，可为固井材料设计提供快速筛选工具。
研究合成了磺化木质素纳米颗粒并作为油井水泥缓凝剂，探讨了其在高温高盐环境下的缓凝机理和性能，克服了传统缓凝剂的热降解和相容性问题。
推荐理由：为高温高盐固井提供了新型缓凝剂的选择，对提升复杂条件下固井浆体性能具有指导意义。
针对尼日尔三角洲成熟井的持续产量下降和完整性问题，通过不取出油管的穿越屏障诊断技术，准确量化双管柱各层产量并验证层间封隔完整性。
推荐理由：为固井完整性诊断与修复提供实用方法，助力提高固井质量和油气采收效率。
本文通过案例研究，详细介绍了在深水纳米比亚的窄孔隙-破裂压力窗口条件下，成功完成高难度生产套管固井作业的工程设计与执行过程。
推荐理由：为窄安全密度窗口条件下的深水固井提供了成功案例和工程实践参考，对复杂井况固井设计具有直接指导价值。
研究提出了一个结合实验室实验和数据驱动框架的脉冲回波声波测井方法，用于评价固井完整性，重点关注信号后期的混响区信息。
推荐理由：为固井质量评价提供了新的信号处理和分析思路，有望提升声波测井的准确性和信息利用率。
针对尼日尔三角洲Umusadege油田的层间封隔问题，采用膨胀性水泥添加剂并结合最佳顶替实践，成功改善了多口井的封隔质量和产能。
推荐理由：提供了膨胀水泥添加剂和顶替工艺在复杂储层中提升层间封隔的实际案例，对固井设计和作业优化有参考价值。
本文定量研究了养护温度和浆体密度对超低密度空心玻璃微珠改性油井水泥早期声学成熟过程的耦合影响，提出了声波测井时机选择的优化建议。
推荐理由：对轻质水泥固井质量评价中的测井时机优化提供科学依据，有助于提高固井质量监测的可靠性。
开发了一种基于仿生vitrimer化学的热响应智能堵漏剂，通过儿茶酚介导的湿粘附与动态二硫键自修复网络，解决了常规堵漏材料在复杂地层中适应性差的问题。
推荐理由：为漏失控制提供了新型智能材料解决方案，对提高复杂地层堵漏成功率有重要意义。
以TANGO-Well-30井为例，介绍了针对高套管头压力问题采用多学科综合诊断和管理的方法，有效应对了环空压力升高和屏障失效风险。
推荐理由：为高套管头压力管理提供了多学科协作的解决思路，对保障井筒完整性具有实践意义。
构建了一个主动学习框架用于预测超高性能地聚合物混凝土的抗压强度，通过案例研究验证了方法的有效性和效率。
推荐理由：展示了主动学习在材料性能预测中的应用潜力，对AI4S在固井材料设计中的模型优化具有参考价值。
研究了矿渣和煅烧电石渣协同作用对水泥-地层胶结强度的增强效果，可能涉及机理和性能测试。
推荐理由：有助于提升固井质量，增强井壁稳定性，对固井材料优化有实际意义。
针对超深井套管变形问题，建立了套管-水泥环-地层三维有限元模型，分析了地质、工程和套管因素对套管变形的影响，并提出了缓解策略。
推荐理由：为固井设计和套管完整性评估提供了重要参考，对深部复杂地层固井安全具有直接价值。
开发了来自棕榈空果串的磺化木质素纳米颗粒作为新型生物基缓凝剂，以改善深井高温条件下水泥浆的泵送性和稠化时间。
推荐理由：提供绿色缓凝剂替代方案，有望解决高温固井中传统缓凝剂增稠和强度下降问题。
研究稻壳灰作为可持续火山灰添加剂，减轻氯化钠和氯化镁对API G级水泥抗压强度的影响，实验测得纯水泥抗压强度为3921 psi，含盐样品强度下降。
推荐理由：为含盐地层固井提供低成本环保添加剂方案，直接提升固井质量与井筒完整性。
针对高温高压油气井多层套管结构中可能形成的一个或多个封闭环空，本文提出一种热-流-固耦合方法，以精确预测环空圈闭压力随时间的演变，弥补传统单环空或准静态方法的不足。
推荐理由：该研究直接关乎固井后环空带压问题，对井筒完整性评估与AI4S压力预测建模有重要参考价值。
本文研究了深部地下工程中水泥-硅酸钠双液浆在不同养护压力下的力学性能与微观结构，发现添加膨润土和减水剂可缓解泌水，且C/S比影响流动性和凝胶时间。
推荐理由：该研究为深井固井水泥浆在高压环境下的性能优化提供了实验依据，对固井材料设计有直接帮助。
该研究探索了将石英铝废料和富硅火山灰掺入水泥中，用于高温油井固井，旨在提高可持续性，但摘要信息有限。
推荐理由：为固井水泥的可持续配方提供了潜在方向，但具体性能影响需进一步了解，相关性中等。
研究了纳米Al2O3颗粒（20nm和40nm）在80°C下对G级油井水泥界面剪切胶结强度的提升作用，发现40nm颗粒因火山灰效应更显著，且最优掺量为3%，粒径不影响最佳掺量。
推荐理由：为优化固井水泥中纳米材料的粒径选择提供了数据支撑，有助于提升井筒界面密封完整性。
采用中心复合设计和响应面法，研究了活性粘土、铝土矿、碱激发剂掺量及养护温度对地聚物凝结时间和抗压强度的影响，并确定了最优配比。
推荐理由：为开发环保型固井胶凝材料提供了优化方法和配方参考，有助于降低固井碳足迹。
据报道，科学家首次利用人工智能设计并制造出新病毒，在带来医学研究潜力的同时引发生物安全担忧。
推荐理由：相关性较弱，与AI4S主题相关但非固井领域，提示AI在生物制造领域的潜能与风险。
该研究聚焦于热-力循环载荷条件下固井水泥环内部微观损伤的发展过程（摘要暂缺）。
推荐理由：对预测地热或储气库井中水泥环在循环应力下的长期密封性有潜在价值，但当前信息有限，相关性较强。
针对低破裂压力梯度边际井固井水泥返高不足问题，提出改进无油管单级固井设计，仅对主储层进行固井，优化完井配置以减少水泥用量和漏失。
推荐理由：在降低成本和作业时间的同时维持层间完整性，为边际井固井提供了经济有效的优化方案。
针对越南海上10口高温高压气井的固井挑战，采用数值模拟优化水泥力学性能，并应用新型柔性可扩展水泥体系，以应对高压测试和流体替换引起的微环空问题。
推荐理由：为高温高压气井长期层间封隔提供了创新固井方案，直接提升固井质量与安全性。
针对Triton油田浅层气开发中因井眼冲刷导致的层间封隔失效问题，通过跨学科工作流程确定根因，并优化钻井参数以改善水泥胶结，实现可靠层间封隔。
推荐理由：解决了浅层固井失效难题，为类似地质条件下的固井作业提供了可借鉴的工程实践。
在印度尼西亚深部高温高压井26英寸井段固井中，因立式储灰罐容量限制，采用定制轻质膨胀水泥体系，通过单级固井作业满足1715桶水泥浆需求，节省钻机时间和工具部署。
推荐理由：展示了在复杂物流和容量限制下通过水泥体系优化实现高效固井的可行性，对大型固井作业具有参考价值。
报道一种超低聚合物含量（<0.15 wt%）的水泥复合材料，无需微胶囊或血管网络即可自主多循环裂纹愈合，通过原位形成的聚电解质复合物构建分子级“维可牢”网络。
推荐理由：为水泥基材料自修复提供低成本、可扩展的新策略，有望提升固井水泥长期耐久性。
针对传统波特兰水泥高碳排放问题，印度尼西亚Pertamina Hulu Rokan研发了基于本地材料的地质聚合物无水泥屏障体系，经实验室验证和现场应用，可作为Class G水泥的替代方案，显著降低CO2排放。
推荐理由：为固井行业提供了低碳水泥替代方案，符合AI4S驱动的可持续技术方向，对实现净零碳目标具有重要价值。
针对深水大位移井固井隔离挑战，选用泥浆密封水泥体系，通过优化浆体设计和顶替策略，成功实现1858米长高斜度段的层间隔离，保证了水泥胶结完整性。
推荐理由：为深水复杂井况下的固井隔离提供了有效技术方案，提升了固井质量与井筒完整性，对深水油气开发具有重要参考价值。
研究稻壳灰在低温条件下对油井水泥水化机理和微观结构的影响，发表于Environmental Research。
推荐理由：相关性较弱。
研究液体纤维与树脂胶液协同作用对固井水泥浆力学性能的影响，来自官网网页观察条目。
推荐理由：相关性较弱。
研究合成核壳结构聚合物微球TRF作为弹韧性外加剂，研发出高强弹韧性水泥浆体系，显著提高抗折强度、抗冲击性能，并改善胶结与防窜性能，在拜城煤层气区块成功应用。
推荐理由：提升固井水泥环力学完整性与密封性，为复杂井况固井提供技术支撑。
研发抗腐蚀材料DST，构建低渗透防腐水泥浆体系，在酸性环境下腐蚀28天后强度仅降5%，渗透率低，成功应用于川渝CCUS井，未监测到CO2泄露。
推荐理由：增强CCUS井筒长效密封能力，保障CO2封存安全。
研制冲洗剂S-2，基于渗透、螯合等原理构建多元协同体系，在中低温下5-10分钟清除90%以上泥饼，冲洗效率较市售提升190%，并在渤海油田成功应用。
推荐理由：提高二界面胶结质量，预防环空窜流，提升固井质量。
通过离子交换法制备HEDP插层水滑石Mg/Al-HEDP-LDH，作为大温差缓凝剂，具有稳定缓凝效果，能提升水泥早期强度（3天强度提高92.9%-103.6%）。
推荐理由：解决大温差下顶部强度发展缓慢问题，优化水泥浆性能。
腾讯混元科研智能体Hyra基于Hy3模型，解决加法组合学中一个悬置半个多世纪的开放问题，证明2为该问题指数的上确界，并提供Lean 4形式化证明。
推荐理由：展示AI4S在数学推理中的潜力，但对固井领域相关性较弱。
研究利用图神经网络（GNN）进行有序到无序的迁移学习，预测高熵钙钛矿氧化物的形成能和HOMO-LUMO带隙，评估四种GNN模型在迁移性能中的表现。
推荐理由：为AI4S材料性质预测提供新方法，但固井相关性较弱。
通过一锅反应合成共价连接的共聚物-锂皂石杂化物，用作油井水泥超高温悬浮稳定剂。
推荐理由：提升超高温固井水泥浆稳定性，保障极端条件固井质量。
对比研究硼酸酯交联环糊精-丙烯酸酯复合树脂(DBC-CA)与SEBS的吸烃膨胀性能，DBC-CA膨胀率高、热稳定性好，掺入10%可有效减少裂缝宽度。
推荐理由：为水泥环自愈合提供新途径，提升长期密封完整性。
综合评估断层分隔和储层非均质性对深埋致密砂岩CO₂封存容量和封闭性的控制作用。
推荐理由：为CO₂地质封存选址和储层评价提供方法参考，对CCUS项目中固井密封性评估有借鉴意义。
介绍了论文SPE 230941，通过集成岩石物理、地质、地质力学和油藏工程，对两口井进行精确地应力测量，以评估盖层完整性。
推荐理由：为CCUS项目中CO₂封存的储层评估和盖层完整性分析提供系统性方法，对固井密封性设计有参考价值。
研究不同早期碳化养护方式对CO₂养护普通硅酸盐水泥浆体长期水化过程和强度发展的影响。
推荐理由：为固井水泥的碳化养护工艺优化提供参考，有助于提升CO₂封存与固井质量协同效果。
OpenMLE 开源了面向机器学习工程的递归自我改进全栈系统，并后训练出 35B 元进化智能体 Frontis-MA1，在 MLE-Bench Lite 上显著提升性能。
推荐理由：展示了 AI4S 中模型自我改进的潜力，对固井领域智能化优化有间接参考价值。
smevals 是 Simon Willison 与 Prime Radiant 实验室合作开发的小型评测工具，可跨多种模型配置运行评测并打分，支持生成静态 HTML 报告。
推荐理由：为 AI4S 中的模型评测提供了轻量级标准化方法，但固井领域相关性较弱。
研究了金属有机框架材料在水泥基材料中用于CO₂储存时的微观结构和力学性能表现，来自Construction and Building Materials期刊。
推荐理由：为固井水泥中CO₂封存技术提供新材料思路，相关性中等。
制备新型偏高岭土-矿渣基固废胶凝材料，测试其力学性能并分析强度形成机理，与水泥基材料对比。
推荐理由：为固井胶凝材料提供低碳替代方案，有助于降低固井碳足迹。
建立三维弯曲井筒力学模型，分析地应力非均匀性对各部件第四等效应力的影响。
推荐理由：为固井套管和水泥环完整性分析提供理论基础。
提出了一种利用深度学习和梯度优化快速设计混凝土配合比的方法。
推荐理由：可推广至固井水泥浆体系设计，提高AI4S在材料配方优化中的效率。
本研究通过实验模拟CO2注入井的温差条件，评估了水泥的力学完整性和渗透率变化。
推荐理由：直接关系固井水泥在CCUS工况下的密封性能，对保障CO2封存安全有重要参考价值。
提出一种融合物理方程与数据修正的神经网络模型，用于精准预测复合胶凝材料的水化热曲线。
推荐理由：该模型将物理先验嵌入AI，提升了预测精度，对固井水泥浆的水化热控制与抗裂设计有直接指导意义。
本研究利用自然碳化文献数据库，结合决策树、随机森林等机器学习模型，构建了具有明确解析表达式、可解释的混凝土碳化深度预测公式，以替代传统黑箱模型。
推荐理由：该公式可提升混凝土结构耐久性评估精度，对固井水泥环碳化分析具有参考价值。
研究偏高岭土和石墨对油井水泥高温强度和导热性能的改性作用。
推荐理由：为地热井固井材料选择提供依据，增强高温性能。
研究将甜菜工业废料沉淀碳酸钙部分替代普通硅酸盐水泥，评估其对地热井水泥耐久性的影响，包括热循环（10℃-250℃）后的力学性能。
推荐理由：为固井材料低碳化提供新方案，但地热温度条件与常规固井差异较大，相关性较弱。
提出HydroAgent框架，将大型语言模型嵌入模型驱动的洪水预报流程，通过显式规则约束LLM推理。
推荐理由：相关性较弱，不直接涉及固井或AI4S材料研发。
研究将脂肪胺TEPA封装于微胶囊中，实现水泥浆体的自修复功能。
推荐理由：为固井材料自修复提供新方法，提升水泥环耐久性。
提出将科研创意生成视为质量-多样性搜索的多智能体框架，在8个计算机领域32个主题上超越基线。
推荐理由：相关性较弱
分析来自23个欧洲生产商的476条水泥记录，发现细度是强度等级和需水量的最强描述符，但氧化物化学联合评估时贡献相当。
推荐理由：为固井水泥性能预测提供数据驱动方法的可靠性和局限性证据。
提出基于AlphaFold3接触概率的AI框架ContactSeek，识别关键氨基酸残基并工程化改造碱基编辑工具，提升编辑精准性。
推荐理由：相关性较弱。
AREX是一系列递归自改进智能体，通过内层研究循环和外层自改进循环，在多个基准上超越同规模模型。
推荐理由：相关性较弱。
提出一种以材料为中心的预测框架，通过集成配合比、早期力学性能和微观结构参数，结合酶作用优化器增强极限学习机模型，预测粉煤灰水泥基复合材料的抗压强度演化。
推荐理由：为固井工程中粉煤灰基水泥的性能预测提供新的智能建模方法，有助于优化配合比设计。
核废料处置中放射性核素的迁移与固定化研究。
推荐理由：对固井材料在核废料处置场景下的安全性能评估有参考价值。
合成酒石酸插层Mg-Al层状双氢氧化物作为缓凝剂，研究了适合CCUS工况的超细水泥浆体系，提升抗酸性腐蚀性能。
推荐理由：为CCUS注采井固井提供耐酸性缓凝水泥浆方案，修复套管损伤，保障井筒完整性。
以广东CCS井为例，评估了粉末型和核壳型微生物修复剂及渗透结晶修复剂对水泥浆性能及自修复效果的影响。
推荐理由：直接服务于CO2封存井固井水泥的密封完整性，提升CCUS长期安全性。
对比硫铝酸盐水泥(CSA)与硅酸盐水泥(PC)在硫酸腐蚀环境中的性能差异，发现CSA质量损失更大但强度损失相当，并探究了酸中和机制。
推荐理由：为固井工程中抗硫酸腐蚀水泥材料的选择提供理论依据。
针对熟料化学组分与强度间显式关系不明的问题，提出符号语义反向传播方法，实现性能显式表征和反向调控。
推荐理由：为水泥熟料质量调控提供可解释的AI4S方法，有助于固井水泥性能优化。
提出开源AutoML框架Spectra-Scope，利用可解释机器学习从光谱数据中自动表征材料特性，包含数据预处理、特征提取和模型训练功能。
推荐理由：为固井材料光谱分析提供自动化、可解释的AI工具，助力AI4S在材料表征中的应用。
检测显示2026年约32%的ArXiv新投稿具有AI撰写文本特征，计算机科学领域比例高达65%。
推荐理由：相关性较弱，但提醒科研人员注意AI生成内容的准确性和可靠性。
开放110亿参数的多模态基础模型“神珍”，可处理DNA、RNA、蛋白质等六类数据，在多项生物任务和医学影像分割中表现优异。
推荐理由：展示了AI4S多模态模型的前沿进展，为固井生物或医学交叉研究提供潜在工具。
提出一种合成框架，利用脉冲中子测井技术同时监测CO2注入井的羽流迁移和井筒力学完整性，并参考多个国际CCS项目。
推荐理由：对固井长期密封性监测和CO2封存井完整性评估具有重要参考价值。
以碳酸锂为早强组分改性硫酸铝无碱液体速凝剂，显著提升砂浆早期抗压强度。
推荐理由：为固井速凝剂改进提供参考，可改善固井早期强度。
通过文献数据驱动方法，构建涵盖组成、化学特性和结构机理的参数体系，使用SVR和XGB等模型预测DA聚氨酯的拉伸强度、断裂伸长率和愈合效率。
推荐理由：AI4S方法在材料性能预测中的应用，为固井材料设计提供数据驱动建模参考。
研究了不同分子量的AA-AMPS-AM聚合物对硫铝酸盐水泥基注浆材料水化硬化性能的影响。
推荐理由：有助于开发性能可调的固井注浆材料添加剂。
制备了地聚物基泡沫保温材料，研究了碱激发剂模数和养护温度对性能的影响。
推荐理由：直接应用于地热井保温固井，兼顾低碳和隔热性能。
通过单因素和正交实验，确定了水灰比、泡浆比和活性SMgO掺量的最优组合。
推荐理由：为固井用轻质泡沫水泥浆的配方设计提供了实验依据。
通过试验和统计分析，基于响应面法构建了碱激发粉煤灰-矿渣混凝土抗压强度预测模型，考察了多个因素的影响。
推荐理由：为碱激发固井材料的强度预测提供方法参考。
采用物理粉磨与化学激发协同改性提升钢渣活性，系统研究了钢渣研磨时间、钢矿比及激发剂对力学性能的影响，并基于GA-BP神经网络优化配合比。
推荐理由：为固井中钢渣基胶凝材料的活性提升和配合比优化提供数据驱动方法，降低试错成本。
分析了水泥粉磨过程中各工艺因素对油井水泥游离水分离的影响，并得到相关关联。
推荐理由：有助于优化油井水泥生产过程，控制游离水分离性能。
研发了集成分级注水泥与环空封隔功能的注水泥器，构建了多元密封机制，现场应用300余井次，二级固井质量合格率99.2%。
推荐理由：显著提升深层超深层固井质量与井筒完整性，核心技术支撑国家深层油气开发。
提出注氮泡沫水泥浆固井技术，通过柔性水泥环缓冲地层滑移，现场试验6口井均未发生套管变形，固井质量优质率超90%。
推荐理由：有效防控页岩气井压裂诱发的套管变形，提升固井密封与井筒完整性。
通过构建标准化熟料组成数据集，比较多种机器学习模型预测精度，实现低碳熟料配方约束优化。
推荐理由：为固井材料低碳化提供了数据驱动的高效配方筛选方法。
引入多尺度离散小波变换分析压裂施工压力曲线，构建裂缝诊断模型，实现套管变形实时预警。
推荐理由：提供低成本、实时性强的井筒完整性评估方法，有助于预防压裂导致的固井失效。
采用响应曲面法优化高导热固井材料配方，旨在提升地热井换热效率。
推荐理由：针对地热固井需求，优化固井材料导热性能，提升地热开采效率。
综述了数据驱动方法在地质聚合物等化学激发硅铝质胶凝材料研发中的应用，AI与数据科学可加速材料性能优化。
推荐理由：AI4S技术有望降低这类绿色胶凝材料的研发周期与成本，对固井材料可持续发展具有潜在价值。
建立了包含胶凝材料理化性质和配比信息的数据集，利用多种机器学习模型实现最优配比设计。
推荐理由：展示了AI4S在水泥材料设计中的应用，可推广至固井水泥浆配比优化。
以南海陵水36-1气田为例，分析了超深水超浅层气钻井难点，介绍了膨胀型表层导管、低温早强固井等关键技术。
推荐理由：直接针对深水固井难题，提供技术参考与实践借鉴。
构建基于U-Net的半监督分割框架，利用少量标注和大量未标注数据提高混凝土CT图像中骨料识别精度。
推荐理由：提升混凝土内部结构无损表征能力，为固井水泥石微观结构分析提供技术支撑。
制备了不同酸醚比的聚羧酸减水剂改性纳米MgAl-LDHs，阐明了其对硫铝酸盐水泥基注浆材料水化硬化的影响规律。
推荐理由：相关性较弱，主要用于建筑水泥，不直接涉及固井或AI4S。
系统评述了多种机器学习算法在混凝土工作性、力学性能、耐久性预测及配合比多目标优化中的应用。
推荐理由：展示了AI4S在混凝土材料设计中的广泛应用，为固井材料智能化研究提供方法启示。
从分子、孔隙到岩心尺度评价EPDTA和SPTS两种CO2响应型调堵剂的封堵机理，封堵率超98%，CO2驱采收率提升约50%，并利用深度学习识别剩余油。
推荐理由：将化学调堵、CO2运移控制与AI图像识别结合，为CCUS-EOR及智能固井堵漏提供新思路。
开发核壳型自膨胀微球，与白炭黑复配后应用于水泥浆，弹性模量小于5.5 GPa，遇甲烷自愈合率达100%。
推荐理由：为页岩气井固井提供兼具弹性与自愈合性能的新材料，抑制环空窜流。
研究通过实验揭示了固井水泥浆在候凝过程中传压效率与静液柱压力的变化规律，发现低温下失重时间随温度升高而降低，并利用静胶凝强度参考失重时间。
推荐理由：有助于优化固井水泥浆配方，预防环空气窜，提高固井质量。
基于挪威砂岩储层模型，模拟压裂和套管失效等泄漏场景，研究压力瞬变分析（PTA）在早期检测中的可行性。
推荐理由：直接关系固井完整性监测，有助于及时发现井筒泄漏风险，保障CCUS安全。
系统综述了分布式温度、声学、应变传感技术在井筒泄漏检测、水泥环完整性评估等方面的应用进展与挑战。
推荐理由：为井筒完整性监测提供全生命周期技术方案，对深层、非常规油气固井安全有重要参考价值。
研究川南泸州地区套管变形井液体胶塞的封堵能力，建立预测模型。
推荐理由：有助于套变井固井前封堵施工设计，提升固井质量。
针对鄂尔多斯盆地页岩油极窄间距井簇，研发出CQ-Seal防塌水基钻井液体系，室内评价与现场应用均显著提升井壁稳定性。
推荐理由：为页岩油极窄间距井簇提供有效井壁稳定技术，减少窜漏风险，对固井质量有直接提升。
设计了一种基于M-镁合金的可溶弓形弹簧套管扶正器，通过有限元优化结构，验证其在高温下的可行性和解卡能力。
推荐理由：为解决煤岩气水平井下套管遇阻提供新型工具，提升固井作业效率和成功率。
研究气相CO2腐蚀工况下，不同形态纳米SiO2对油井水泥性能的影响及机理。
推荐理由：为CCUS场景下固井水泥抗CO2腐蚀设计提供理论依据。
研究水泥在海水离子作用下的相变过程，涉及淋溶和碳化反应。
推荐理由：相关性较弱。
综述微胶囊技术在钻完井液润滑、防漏堵漏、固井水泥环自修复等方面的应用，并分析稳定性、可控释放等挑战。
推荐理由：微胶囊自修复技术对固井水泥环长效密封有直接应用价值。
在240 ℃、20.7 MPa条件下，玻璃纤维掺量5%时水泥石28天抗压强度达38.3 MPa，且促进托贝莫来石生成和纳米孔细化。
推荐理由：为超高温固井材料强度提升和强度衰退抑制提供了关键实验依据。
10%三聚磷酸钠改性铝酸盐水泥在150 ℃、CO2分压21 MPa腐蚀28天后，抗压强度提升67.73%，渗透率降低59.76%。
推荐理由：直接满足高温酸性气井固井对耐CO2腐蚀材料的需求。
利用太赫兹时域光谱和低温量热法表征了C-S-H在不同钙硅比下的玻色峰振动特性，发现频率一致但强度分叉。
推荐理由：加深对水泥基材料微观力学和热学性质的理解，可为AI4S辅助水泥材料设计提供基础数据。
推出包含527个真实实例和6000个合成实例的基准SDABench，评估大语言模型在六项科学分析能力上的表现，发现模型在推理任务上性能不足。
推荐理由：相关性较弱，该基准主要评估AI模型通用科学能力，不直接针对固井或AI4S。
介绍WEST代码，实现全频率GW、量子缺陷嵌入理论、Bethe-Salpeter方程和时间依赖密度泛函理论，避免显式计算虚拟电子态，支持准粒子和中性激发能、光谱和激发态力计算。
推荐理由：相关性较弱，聚焦凝聚态物理激发态模拟，但AI4S领域可借鉴其大规模计算框架。
提出将像素分组为可变面积的超像素，高信息区域密集采样，低信息区域合并为更大超像素，利用K-means聚类和凝聚聚类两种方差最小化方法，适用于预处理二维衍射数据。
推荐理由：相关性较弱，主要面向衍射数据分析，但超像素方法可启发固井CT图像等大型二维数据的特征降维。
提出TXL Fusion框架，结合化学启发描述符和大语言模型语义嵌入，高效分类和发现拓扑材料。
推荐理由：相关性较弱。
提出一种结合智能算法的配比设计方法，平衡多源固废基胶凝材料的性能、成本和环境影响。
推荐理由：为固井材料中固废利用提供智能化设计工具，兼顾性能与可持续性。
系统评估12种通用机器学习势在无机晶体结构全局优化中的表现，发现性能差异较大。
推荐理由：为AI4S中材料结构预测的模型选择提供基准，间接支持固井材料设计。
研究水泥基材料在水化和碳化双重作用下的内部絮凝网络结构和动力学演化规律。
推荐理由：相关性较弱。
通过反应器控制转炉钢渣的碳化过程，提高CO₂吸收率并增强其作为辅助胶凝材料的活性。
推荐理由：CCUS与固井材料结合，实现CO₂封存同时改善固井材料性能。
综述2015-2025年机器学习在地下成像解释中的应用进展，涵盖构造解释、岩性识别等。
推荐理由：可间接支撑固井前的地层评价与CO2封存点位识别。
提出一种连续条件去噪扩散模型，可在少量数据下生成与工艺参数相关的微观结构，用于替代传统相场等方法。
推荐理由：为AI4S在材料微观结构预测中提供了数据高效的生成方法，可加速固井材料性能优化。
合成磷掺杂碳点聚合物缓凝剂，通过螯合和位阻效应抑制水泥高温水化，延长稠化时间并增强热稳定性。
推荐理由：直接解决深层油气和地热固井中水泥浆高温水化失控和强度衰退问题。
从多尺度揭示MOF金属节点类型对水泥水化及微观结构的影响机制。
推荐理由：为设计新型固井水泥添加剂提供了理论基础。
Nature文章指导实验室如何选择合适的人工智能科学家系统。
推荐理由：相关性较弱。
研究粉煤灰及衍生沸石对油井水泥在CO2饱和高温高压环境下的水化与力学性能影响。
推荐理由：为CCUS固井水泥掺料设计提供了实验依据，直接提升固井抗CO2腐蚀能力。
研究了一种用于深部煤岩气长水平井的固井与成膜疏水钻井液技术。
推荐理由：提高了深部煤岩气长水平井的固井质量与钻井液性能。
构建CatDT多智能体系统，可在单GPU上5-30分钟内完成催化剂建模与反应路径预测。
推荐理由：展示了AI4S在催化剂自主发现中的潜力，可间接推动CO2转化等固井相关催化过程。
对比CSA水泥在水和2M NaOH中的早期水化动力学，发现碱加速钙矾石形成。
推荐理由：相关性较弱。
提出PhononScore，一种从晶体结构预测动力学稳定性的评分函数，计算效率高。
推荐理由：可加速筛选AI4S生成的候选晶体材料，提升材料发现效率。
利用层次依赖提取方法分析Heusler化合物的磁转变温度与组分、磁矩的关系。
推荐理由：相关性较弱。
研究利用盾构弃渣制备非烧结轻骨料，通过碳化增强其强度和固碳能力。
推荐理由：相关性较弱。
研究粉煤灰和矿渣对水泥基注浆材料水化、力学性能及微观机理的影响。
推荐理由：相关性较弱。
开发开源Python包dpti，自动完成MLIP驱动的热力学积分工作流，用于计算自由能和相图。
推荐理由：自动化相图计算有助于固井材料在高温高压下的相稳定性研究。
提出一个条件 GAN 框架，仅用二维薄片图像即可生成具有可控孔隙度的三维多孔介质体，结合 3D 生成器与 2D 判别器学习三维一致性结构。
推荐理由：相关性较弱，主要服务于岩石物理研究，对固井或 AI4S 的直接价值有限。
提出QHFlow2模型，基于SO(2)-等变架构，从预测哈密顿量直接计算能量和力，在MD17/rMD17上达到最低哈密顿量误差。
推荐理由：提升MLIP在固井材料力学性能预测中的精度。
提出Dyna-Mat-v1.0基准数据集，包含凝聚相第一性原理分子动力学轨迹，用于在有限温度下评估15种基础MLIP的准确性。
推荐理由：为AI4S中MLIP在固井材料模拟中的可靠性提供了系统评估方法。
实验模拟微环空演化，评估Sn58Bi合金在循环内压下的密封性能，并建立三层耦合模型分析径向位移。
推荐理由：为CO2地质封存中环空密封提供新型合金材料替代方案。
该研究通过数值模拟和实验方法，调查光纤电缆安装对地热井水泥环完整性的影响。
推荐理由：聚焦水泥环完整性在光纤安装下的变化，对地热井固井设计及长期密封性评估具有实际价值。
开发以硅酸钠为核、地质聚合物为壳、树脂分散剂涂层的核壳微球，实现水泥自修复与增韧。
推荐理由：提升固井水泥的长期密封完整性。
该研究开发了快速、可扩展且内存高效的高性能图神经网络（GNN），利用多 GPU 并行进行地下 CO2 储存的多孔介质模拟，以低计算成本逼近仿真结果。
推荐理由：GNN 加速 CO2 储存模拟可提升 CCUS 场景中储层预测效率，对固井相关的 CO2 注入安全性评估有间接价值。
针对页岩气水平井压裂中常见的套管变形问题（四川盆地变形率超20%），提出注氮泡沫水泥浆固井技术，通过增强水泥环变形能力来缓解地层剪切滑移对套管的影响。
推荐理由：直接解决固井关键痛点——压裂引起的套管变形，提供一种实用的水泥浆体系改进方案。
OpenScience 是一个开源 AI 工作台，覆盖机器学习、生物学、物理学和化学，可运行从文献到分析的完整科研流程，并支持按需切换 Claude、GPT 等模型及约 30 个科学数据库。
推荐理由：OpenScience 作为开源替代方案，可为 AI4S 研究提供低成本、可定制的综合平台，但对固井领域相关性较弱。
建立了套管-水泥环-地层系统的三维流固耦合数值模型，揭示泥岩含水量增加（从2%到8%）导致抗剪强度下降89.7%，并呈现轴向剪切应变的阶段性局部化特征。
推荐理由：为水注入条件下套管失效机理提供定量认识，对优化固井设计和预防套管损坏具有指导意义。
该研究系统评估了 CO2 驱油过程中套管完整性和腐蚀风险，指出井下环境中的套管腐蚀是主要风险之一。
推荐理由：直接关联固井中 CO2 腐蚀问题，为 CCUS 场景下的固井材料选择和风险评估提供依据。
利用TOUGH2模拟，研究层状非均质性对CO2注入速率优化及封存效率的影响。
推荐理由：为CCUS注入方案设计提供优化依据，提高CO2封存效率。
提出结合知识图谱和图注意力网络的方法，优化固井质量预测与推理。
推荐理由：直接提升固井质量预测准确性，支持智能固井决策。
提出基于纳米压痕与微压痕耦合的方法，研究超临界CO2碳化后水泥的蠕变行为。
推荐理由：直接支撑CCUS井筒水泥完整性评估，预测CO2封存长期安全性。
合成碳点接枝聚合物缓凝剂，在深井高温条件下延长水泥浆稠化时间。
推荐理由：解决深井固井高温缓凝难题，保障注水泥安全。
研究不同尺寸石墨烯纳米带对水泥水化过程和力学性能的影响规律。
揭示地层水对新鲜水泥浆微观结构的损伤机理。
推荐理由：有助于优化固井水泥浆配方，抵抗地层水侵蚀。
通过实验和理论分析研究水泥环界面的力学性能匹配。
推荐理由：直接关系固井界面胶结质量和密封完整性，对固井工程有重要价值。
研究低密度油井水泥的蠕变微压痕行为，分析其对水泥环径向开裂风险的影响。
推荐理由：直接关系固井水泥环力学性能与完整性，对固井设计有指导意义。
利用机器学习方法预测微生物生长。
推荐理由：相关性较弱
采用随机建模方法研究不列颠哥伦比亚省井筒泄漏问题。
推荐理由：为井筒密封性评估和泄漏风险预测提供方法参考。
实验研究低水平油基泥浆污染对API H级水泥浆长期力学和密封完整性的影响，发表于《Journal of Petroleum Science and Engineering》。
推荐理由：直接关联固井，泥浆污染是固井界面失效常见原因，对现场施工有指导意义。
使用监督机器学习预测碳酸盐岩储层的核磁共振孔隙度测井曲线，发表于《Journal of Petroleum Science and Engineering》。
推荐理由：相关性较弱，针对储层评价而非固井，但机器学习方法可迁移至固井质量测井预测。
合成具有特殊润湿性的改性Laponite，用作油基钻井液的多功能添加剂。
推荐理由：相关性较弱
开展超临界CO2钻井过程中页岩地层井壁稳定的热-孔隙-弹性耦合分析。
推荐理由：对CCUS及超临界CO2钻井中的井壁稳定问题具有重要参考价值。
结合混合机器学习和集成AI技术，优化紫外线处理聚丙烯纤维增强水泥基复合材料的高温性能。
推荐理由：展示AI4S在水泥基材料性能优化中的应用潜力，对固井材料设计有参考价值。
研究综合测井、机器学习和岩相学方法，评估南非Bredasdorp盆地枯竭油藏的CO2封存潜力。
推荐理由：为CCUS选址提供低成本储层表征方法，提升CO2封存评估效率。
研究含NaCl油井水泥在超临界CO2环境下的降解行为，考察温度和压力影响，发表于《Journal of Petroleum Science and Engineering》。
推荐理由：直接关联固井，对CO2封存井水泥环长期密封性评价有直接价值。
评估了含赤铁矿和Micromax加重剂的高密度水泥体系性能，发表于《Journal of Petroleum Science and Engineering》。
推荐理由：直接关联固井，高密度水泥设计对深层/高压井固井段完整性关键。
研究钻井液成分对岩屑床清洗和湿颗粒流变行为的影响，发表于《Journal of Petroleum Science and Engineering》。
推荐理由：相关性较弱，聚焦钻井过程而非固井，但固井前置液设计可借鉴清洗机理。
提出一种新的实验室装置和方法，通过CT成像研究井筒完整性。
推荐理由：对固井中的井筒完整性评估具有直接参考价值。
提出半局部框架，利用可极化原子多极矩（单极、偶极、四极）和线性响应的非局部电荷转移，从能量和力中学习静电相互作用，在多个基准上系统提升势能面精度。
推荐理由：相关性较弱，主要改进机器学习原子间势能的长程静电，但对固井材料模拟中离子/极性体系的长程作用建模有参考价值。