MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1998399676 · doi:10.2118/0510-0052-jpt

Analysis of Inflow-Control Devices

2010· article· en· W1998399676 sur OpenAlexaboutno aff
Dennis Denney

Notice bibliographique

RevueJournal of Petroleum Technology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPressure dropInflowPetroleum engineeringDrop (telecommunication)Volumetric flow rateOil wellSubmarine pipelineEnvironmental sciencePressure controlNozzleCompletion (oil and gas wells)GeologyMechanicsEngineeringGeotechnical engineeringMechanical engineeringOceanographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article, written by Senior Technology Editor Dennis Denney, contains highlights of paper SPE 122824, ’Analysis of Inflow-Control Devices,’ by Bernt S. Aadnoy, SPE, University of Stavanger, and Geir Hareland, SPE, University of Calgary, prepared for the 2009 SPE Offshore Europe Oil & Gas Conference & Exhibition, Aberdeen, 8-11 September. Inflow-control devices (ICDs) were developed to avoid water-coning problems in long horizontal wells. The model for the ICD consists of pressure-drop equations from the reservoir, through the screen, the flow conduit, the ICD nozzle, and into the production tubing, along with pressure drop through the lower-completion system. Evaluating the model shows that turbulent flow through the ICD dominates the pressure drop, indicating density-controlled flow. The flow rate will vary with depletion. A new ICD concept can maintain constant flow regardless of the degree of field depletion. Introduction Long horizontal production tubing results in a considerable pressure drop over its length. Oil produced at the far end (the toe) must overcome this pressure drop. Oil produced at the near end (the heel) is not affected by this pressure drop. Therefore, assuming homogeneous reservoir characteristics, the flow rate is higher at the heel than at the toe. Because the area close to the heel will produce more liquid hydrocarbons, the result is coning of the water/oil contact (WOC) or the gas/oil contact (GOC), as shown in Fig. 1. When the WOC or GOC reaches the wellbore, the process will accelerate. Over time, as water production increases, oil production decreases and produced-water disposal can become a problem. Most of the oil near the toe will not be produced, and new wells will be required to drain it. The recovery aspect is of utmost importance for these types of wells. To control and equalize the horizontal-well drawdown, ICDs are installed along the production tubing. By applying flow restrictions, coning can be reduced or controlled. Ideally, the entire WOC or GOC should be parallel to the production tubing as shown in Fig. 2. If the waterfront enters the tubing over the entire length at the depleted stage, ultimate recovery has taken place. Hydraulic Model In a typical ICD tool, screens are wound over base pipes. Axial rods provide standoff of the screen from the base-pipe surface and provide a conduit for reservoir fluid to flow toward the ICD. The ICD is installed at one end of the base pipe. Reservoir oil flows through the screens into a pathway (conduit) along the base pipe. Going through the pathway shown in Fig. 3, the oil enters a chamber before going through orifices. After passing through the orifices, the oil flows through several large holes inside the casing. The orifices control the flow rate. The coupled flow model includes the pressure drop from the reservoir through the ICD and into the base pipe. The flow and pressure analysis detailed in the full-length paper is based on a typical ICD application in the North Sea. The flow path is coupled by a series of pressure losses and broken into the following components. Outside screen Conduit below the screen Chamber Orifices Holes through the casing

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,242 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Petroleum TechnologyMême sujetReservoir Engineering and Simulation MethodsTravaux en français237 207