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Enregistrement W1991027230 · doi:10.2118/86476-ms

Scale Control Within North Sea Chalk/Limestone Reservoirs. The Challenge of Understanding and Optimizing Chemical Placement Methods and Retention Mechanism: - Laboratory to Field

2004· article· en· W1991027230 sur OpenAlexaff
M. M. Jordan, K. Sjursæther, I. R. Collins

Notice bibliographique

RevueSPE International Symposium and Exhibition on Formation Damage Control · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensNalcor Energy (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarbonatePhosphonatePolymerScale (ratio)Environmental scienceChemical engineeringChemistryPetroleum engineeringGeologyEngineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The scale control challenges for two North Sea carbonate reservoirs are reviewed in this paper. Whilst carbonate reservoir are not the largest source of hydrocarbon within the North Sea, they are very significant on a global bases. The mechanism of scale inhibitor chemical retention observed for phosphonate, polymer, and vinyl sulphonate co-polymer inhibitors on carbonate reservoir substrates is outlined. Chemical placement represents the most significant technical challenge when performing scale squeeze treatments into fractured chalk reservoirs. Examples from over 50 field treatments applied in reservoirs E and V, where both phosphonate and vinyl sulphonate polymer chemicals have been deployed, are used to illustrate the difference in chemical retention observed in laboratory evaluations. The laboratory studies demonstrated clear potential for significant extension in treatment lifetime by changing from a phosphonate to a vinyl sulphonate co-polymer-based scale inhibitor. The selection and qualification of chemical placement systems for deployment of inhibitors in fractured carbonate reservoirs are also outlined. To this end, novel technologies to enhance conventional scale inhibitor chemical placement are vital to economic success during water flood projects.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,626
Score d'incertitude au seuil0,430

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,236 · 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 tête enseignante, 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

Citations29
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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