Pushing the Limits: HT Carbonate Acidizing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Mexico South Region produces more than 520, 000 bopdl from mature carbonate reservoirs. These reservoirs have widely varying reservoir pressures, presence of natural fractures and temperatures up to 350 degF. The extremely high temperatures makes even more challenging the stimulation process with conventional systems resulting in excessive corrosion and very inefficient wormholing. An innovative solution, considering a chelating agent as treating fluid, has proved to be an effective approach to stimulate these reservoirs. The post treatment production in two different wells showed outstanding results with higher rates than previous treatments and the trend of the production declination was smoothed. This new stimulation solution aided with a good candidate selection has led it to be the preferred solution for HT wells. Well A was treated with 15.0 m3 of the fluid based on chelating agents as main system, with a solvent preflush and overflush. Previous to this job two stimulation treatments were performed pumping a mixture of conventional acid systems. In both occasions the production increased, however, the production declined to pre-treatment rates in a matter of days. When treated with the new solution the production increased 254 bpd with almost no decrease with time (monitored for three months), indicating a more efficient stimulation treatment, and greatly improved on the economical indicators. Well B was stimulated with 20.0 m3 of chelating agent fluid after three previous attempts using conventional systems. The production increased 726 bpd. Post-treatment behavior was the same as well A. Wells A and B showed an increased production of 1.7 KBD with a very limited production declination because of more efficient wormhole creation due to retarded reaction rates allowing a wide contact with the reservoir thus improving production performance, Np and eliminating post-treatment neutralization and testing surface equipment requirements.
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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 | 0,001 |
| 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 ».