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Enregistrement W1982222600 · doi:10.2118/02-04-01

A Model for Sand Transport Through a Partially Filled Wormhole in Cold Production

2002· article· en· W1982222600 sur OpenAlexfundno aff
Jiaguo Yuan, A. Babchin, B. Tremblay

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Petroleum Technology · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésWormholeSlurryBingham plasticRheologyMechanicsGeotechnical engineeringYield (engineering)Flow (mathematics)Petroleum engineeringMaterials scienceGeologyPhysicsComposite materialClassical mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We propose a simple model of flow in a partially filled wormhole, where layers of oil, slurry and immobile sand can coexist. The slurry at the bottom of the wormhole is assumed to behave as a Bingham material, i.e., it yields when the shear stress exceeds the yield stress. The yield stress is assumed to increase; with depth due to the weight of the overlying sand. A Mohr-Coulomb equation is used to calculate the yield stress within the slurry and immobile sand layers. Linearized Navier- Stokes equations are solved to calculate the oil and mobile sand flow rates. Different characteristic oil and sand flow patterns are studied. Oil and sand flow rates through the wormhole are calculated as functions of pressure gradient and rheological parameters. This simple model could be used to estimate sand transport in a partially filled wormhole, complementing a sand transport model for uniformly filled wormholes(4). These wormhole flow models can be incorporated into a field scale model for cold production. Introduction Cold production is a non-thermal primary heavy oil recovery process in which sand production is encouraged. Previous field and laboratory studies(1–3) suggest that high permeability channels (wormholes) develop within the formation starting at the perforations in a cold production well. These wormholes provide high effective fluid mobility, leading to a higher oil recovery as comparedto conventional primary recovery without sand production. According to previous models we developed(4, 5), in the first few months of cold production, wormholes grow rapidly, forming a wormhole network. The produced sand cuts are high during this period. Based on laboratory experiments, during this early stage, most wormholes are uniformly filled with slurry, a mixture of oil and liquefied sand. At later stages of cold production, however, the expansion of the wormhole network zone slows down, resulting in reduced sand cuts. In previous experiments conducted at ARC, we observed the creation and extension of a sand-free zone in the upper part of a wormhole after the wormholes stopped growing(3). The flow behaviour under this circumstance is very different from that in a uniformly filled wormhole. In this work, we use a simplified description of the layered flow in partially filled wormhole. A comparison with experimental results indicates that this simple model could be used for the estimation of flow properties in a partially filled wormhole, complementing the sand transport model for a fully filled wormhole and the wormhole network model. Backgroound The actual geometry of a wormhole is complicated. Therefore, we assumed a plane geometry, as is shown in Figure 1. In the region 0 ≤y ≤h, we assume that sand and oil flow with at the same velocity; Equation (Available In Full Paper) The rheology of the slurry is described by the Bingham Equation(8): Equation (Available In Full Paper) where, sign(π) = 1 for positive π, and -1 for negative π. The righthand side of this equation is zero if the magnitude of the shear stress is less than the yield stress of the slurry.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0030,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,187 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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