Maintaining Fracture Performance Through Active Scale Control
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hydraulic fracturing using proppants is a well established technique for increasing well productivity. However, uncontrolled mineral scale deposition within the proppant pack can result in reduced conductivity and fracture performance, thereby devaluing the initial investment in the fracture. To protect this investment an active scale control strategy is required especially when executed in the presence of a water flood. A number of different techniques have been proposed and used historically, however they have all suffered with one or more drawbacks. These drawbacks have included excessive volumes, poor placement control, short treatment life and / or the potential for fines and sand generation and pack instability. The ability to place scale inhibitor within the voids of a porous proppant offers a robust technique for placing a large amount of scale inhibitor throughout the proppant pack while its controlled released protects the productivity of the fracture. Previous papers have described the development of porous, scale inhibitor impregnated proppants and highlighted the initial returns from field trials performed on land wells on the North Slope of Alaska. The impregnated proppant technology has now been further developed and two treatments have recently been deployed in the North Sea. The treatments were both designed to stimulate production and to protect the fracture against future scaling scenarios. This paper will describe the design criteria used to select this method of protecting the future performance of the fracture. In addition this paper will describe the design and execution of the treatments while highlighting the fracture performance and scale inhibitor return profiles generated by recent treatments performed in the British and Norwegian sectors of the North Sea.
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 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) | 0,001 | 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 ».