The Optimisation of a Scale Management and Monitoring Program for During the Production-Decline Phase of the Life Cycle
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper presents field results from scale squeeze treatments carried out on platform and subsea horizontal wells from a oilfield in the UK sector of the North Sea. Downhole scale control and the resulting squeeze treatments to production wells were highlighted as one of the most expensive items in the production chemical budget and impacted topside separation during treatment back production. The development of optimized scale squeeze treatments and monitoring policy has been critical to reducing the operating cost and deferred oil production of this asset as the produced water cut rose. Scale squeeze treatments have been optimised over the years with the aid of detailed reservoir simulation indicating water rates along the production wells being input into scale squeeze design software. The requirement to extend treatment life while minimising the deferred oil was one of the critical factors in selecting improved scale inhibitor chemistry. The field data from these wells will be presented comparing treatment lifetime rates between conventional treatments and the improved scale inhibitor chemistry. Evaluation of residual chemical concentration or scaling ion chemistry has long been used in monitoring programs. All these methods prove that the chemical is present in the brine when sampled or that scale formation is not occurring at the point of brine analysis. This paper outlines the experimental methods developed to evaluate the suspended solids collected from the produced brine by environmental scanning electron microscope (ESEM) and the associated brine chemistry to evaluate the scale risk within the produced fluids. The combination of these methods has improved the integrated scale management program in terms of evaluating scale squeeze placement effectiveness, squeeze lifetime and providing the confidence to extend the period between scale squeeze treatments and in some cases stop treatment where brine analysis alone would have suggested further scale squeeze applications.
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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 ».