Modeling Flow Profile Using Distributed Temperature Sensor DTS System
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Distributed Temperature Sensing (DTS) technology uses fiber-optic cable to measure continuous temperature profile along the wellbore. Measurement interpretation can provide valuable information, and one of them is real time flow profiling that helps to monitor the fluid flow in wells. This valuable information can assist real time production decision with no well intervention. However, the complexity of the data analysis limits the use of DTS as a flow allocation technique. This paper presents a new flow-profiling model using DTS technology. The model is based on steady-state energy balance equation and it handles multiple production zones with its own zonal fluid properties. The model is applicable for gas and oil wells in onshore and offshore environment. The model is integrated into easy-to-use software and it can be run in two modes: forward simulation and flow profiling. The forward simulation calculates temperature distribution along the wellbore for any given production profile, and this mode is critical for the model calibration. It is also very useful for emulating what-if scenarios, like water breakthrough. The flow profiling estimates production profile based on measured temperatures, which is the base for the real time well monitoring. Our studies with the model show that geothermal profile, fluid properties, formation properties, well completion, and deviation as well as Joule-Thomson effect all play key roles for the model accuracy. Joule Thomson gas cooling effect only occurs at lower pressure while reversal appears at higher pressure region. The model is tested against synthetic, literature and field examples and good agreements have been obtained. Test results have been presented.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».