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Enregistrement W2002885432 · doi:10.2118/02-03-tn

Simulation of Sand Production in Unconsolidated Heavy Oil Reservoirs

2002· article· en· W2002885432 sur OpenAlexaboutno aff
X. Yi

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Petroleum Technology · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetroleum engineeringOil sandsEnvironmental scienceCohesion (chemistry)Geotechnical engineeringPermeability (electromagnetism)GeologyProductivityMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Previous research on sand production prediction focused on when sand will be produced during depletion based on some mechanics analyses, but the amount of sand production was ignored. Recently, more and more researchers are focussing on the simulation of heavy oil sand production processes. For an unconsolidated heavy oil reservoir which employs sand production to enhance production, the amount of sand production is of great importance, because too much sand production may cause near wellbore instability, while too little sand production may not maximize well productivity. In view of this, based on both fluid flow modelling and reservoir mechanics concepts, a coupled heavy oil/sand particulate flow/reservoir elasto-plastic deformation model is used to simulate sand production, oil production, and reservoir deformation. With this model, we can determine an optimum flow rate which will not cause near wellbore instability while maximizing well productivity. Introduction Heavy oil sand production as an important production enhancement measure has been used in the primary development of heavy oil reservoirs in Canada for a long time. The production of sand may lead to the change of formation flow-related parameters such as permeability, porosity and mechanical parameters such as cohesion, and it also causes near wellbore stress redistribution. Thus, sand production is a very complicated process involving both fluid flow and geomechanical problems. In order to simulate the effect of sand production and productivity enhancement, simulation of the physical process needs to be done. Because of the long history of cold production, the simulation of cold production is becoming mature and a lot of excellent work has been done by experts in Canada and elsewhere around the world(1–5). Wang(1) developed a model to predict sand production in a heavy oil reservoir in Frog Lake at Lloydminster, Canada. It is believed that reservoir depletion induces stress concentrations around the wellbore, and large drawdown causes a foamy oil zone, in which large drawdown and seepage forces are created which causes sand production. A fully coupled geomechanical, foamy oil flow model was developed. Sand production is assumed to start when the effective radial stress is equal to the tensile strength. Later Wang(2) developed a coupled reservoir-geomechanical model to simulate the enhanced production phenomena in both heavy oil reservoirs (Northwestern Canada) and conventional oil reservoirs (North Sea). It is believed that the production enhancement is contributed:by the reservoir porosity and permeability improvement after a large amount of sand is produced, andby the higher mobility of the fluid due to the movement of the sand particles. Once the reservoir formation yields plastically, loose sand particles can be generated. Sand production has been postulated as a critical condition when the effective radial stress reaches the tensile strength or when the plastic strain reaches the critical plastic strain. Recently, Papamichos et al.(3) and Stavropoulou et al.(4) also provided their model to simulate sand production. Later Papamichos et al.(5) applied successfully this model to interpret sand production from a North Sea reservoir.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,113
Score d'incertitude au seuil0,968

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0050,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations11
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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