Formation Damage and Its Impacts on Cuttings-Injection-Well Performance: A Risk- Based Approach on Waste-Containment Assurance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract With ever-tightening environmental regulations and the green initiatives of most operators, drilling waste disposal through downhole hydraulic fracturing often becomes the preferred waste management option. This is because the technology allows drilling wastes to be handled at the drilling site to achieve true zero discharge. However, formation damage due to solid-laden slurry injection can cause large uncertainties in injection well performance and waste containment assurance. Complicating the problems are the many formation damage mechanisms that are often difficult to model with confidence. A holistic approach based on Monte Carlo simulations has been developed for modeling formation damages and their competing contributions to injection well performance and waste containment assurance. This paper presents a probabilistic approach to modeling and evaluating associated uncertainties, particularly geology and formation damage, and their impacts on waste containment assurance and risk assessment in cuttings reinjection operations. Probabilistic results are important in designing cuttings injection operational procedures, and risk management, and in obtaining regulatory approval. Examples are given to illustrate how to model formation damage caused by intermittent slurry injections and its impacts on waste containment. Monitoring and validation procedures are given to increase quality assurance through operational data evaluation and risk-based modeling result validation.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».