Improved Production From Mature Gas Wells by Introducing Surfactants Into Wells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A very common problem of mature gas fields is liquid loading. If gas wells suffer from liquid loading production is decreased. If most or all the wells suffer from this problem, then effectively the recovery factor and reserves are reduced. Therefore engineering and operational attention is required to improve operational performance through production enhancement and optimisation. The reason for liquid loading is liquid accumulation in the well bore due to increased liquid gas ratio (LGR) at insufficient gas production rate and gas velocity. Liquid loading is not always obvious but can be verified through the critical velocity and nodal analysis. Theoretical and field investigations deliver a wide range from 5–20 ft/sec for the minimum critical velocity for continuous removal of liquids. There are several production enhancement techniques available to accelerate production and to prolong the effective producing life of gas wells with liquid loading problems. One method is to reduce the effective density and surface tension of the produced fluids by using surfactants as foaming agents. Foaming is an effective method because reservoir energy is utilized. But the application of surfactants to lift liquids has to fit certain gas well production conditions. A key factor is the selection of the most effective surfactant without damaging the reservoir. The important criteria and tests for screening to determine which surfactant works best include, but are not limited to surface tension. Depending on technical and economical limitations various methods of introducing surfactants into the well are used and several possibilities have to be taken into account. Batch or soap sticks for example are not only the simplest methods but also solutions with low initial costs. Nevertheless from a certain point automated and continuous injection should be the preferred solution as for example the installation of a capillary coiled tubing. For managing production decline in mature gas field environments the correct application of surfactants on gas wells with liquid loading is an effective solution. Surfactants are a production optimization opportunity and can be economically used to gain incremental production from depleted gas reservoirs with liquid loading problems.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».