Identification of SSC (Sulfide Stress Cracking)-Susceptible Wells and Risk Prediction
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hydrogen sulfide (H2S) generated by aquathermolysis—a high-temperature reaction of condensed steam (water) with sulfur-bearing bitumen in the reservoir rock—may increase the risk of sulfide stress cracking (SSC) in cyclically steam stimulated (CSS) wells. In a given field, H2S levels and wellbore conditions vary significantly among wells and so do their SSC-susceptibility. Identifying the SSC-susceptible wells is important in terms of reducing SSC risk by allocating resources and implementing pro-active intervention measures to the SSC-susceptible wells. A comprehensive research program, with a dedicated instrumented CSS well as the centerpiece, has been undertaken by Imperial Oil Resources with the objectives of characterizing H2S evolution in the wellbore and developing a tool for identifying the SSC-susceptible wells. The research includes laboratory and field tests, and statistical, phase behaviour and kinetic modelling. The SSC-susceptible zone for Cold Lake CSS has been established from Cyclic Slow Strain Rate (CSSR) laboratory tests incorporating CSS fluid chemistry, stress-strain environments, casing metallurgy, and variable temperature and H2S partial pressure. A statistical logistic model matches the experimental CSSR data well. The instrumented well data validate the phase behavior model, which in turn explains the measured H2S profile in the wellbore. An aquathermolysis kinetic model has been developed for the instrumented well and validated with data from nine other CSS wells. The research has led to the development of an engineering tool for identifying the wells at the risk of falling into the SSC-susceptible zone.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».