Two-Phase Liquid Production Allocation in Multilayer Producing Wells Using Temperature Measurements
Notice bibliographique
Résumé
This work presents a methodology of allocating oil rate and associated water cut to each individual layer using temperature measurements and total surface production of oil and water. This paper consists of two parts. In part one; an analytical forward model is proposed for wellbore temperature response under two-phase production in a multilayer geometry, using a nodal representation of the well. This model accounts for the formation geothermal gradient, steady-state oil-water flow in the wellbore, friction loss and Joule-Thomson effect in the wellbore, contrast in the thermal and physical properties of oil and water, wellbore heat losses due to unsteady heat conduction in the earth, and the mixing of the fluid streams of contrasting temperature. The second part shows the application of the above solution by applying inversion techniques on temperature data coupled with forward model to allocate water and oil influx from producing layers. The inversion result is verified using a variety of commingled flow problems including a field case of a deviated well producing an oil-water mixture from two active completions. Inversion results seem to be robust within +/-15% provided the temperature contrast between the commingled layers is at least one order of magnitude greater than the resolution of the temperature measurements (e.g., 4°C contrast for 0.1°C resolution) Key words : Oil rate; Temperature measurement; Nodal representation; Inversion techniques
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».