Experimental and Numerical Modeling of Sulfur Plugging in a Carbonate Oil Reservoir
Notice bibliographique
Résumé
Many oil and gas reservoirs in the United Arab Emirates produce large amounts of sour gas, mainly in the form of hydrogen sulfide. In addition to creating problems in the production line, wellbore damage is often reported due to the precipitation of elemental sulfur in the vicinity of the wellbore. While there have been several studies performed on the role of solid deposition in a gas reservoir, the role of sulfur deposition in oil reservoirs has not been investigated. This article presents experimental results along with a comprehensive wellbore model that predicts sulfur precipitation as well as plugging. The experiments were conducted in a core (linear) system. Both analytical and numerical modelings were performed in a linear coordinate system. Data for the numerical model was obtained from both test tube and coreflood experiments. By using a phenomenological model, the wellbore plugging was modeled with an excellent match (with experimental results). The crude oil was de-asphalted prior to conducting the experiment in order to isolate the effect of asphaltene plugging. A series of coreflood tests was carried out to observe sulfur precipitation and plugging in a carbonate rock. Significant plugging was observed and was found to be dependent on flow rate and initial sulfur concentration. This information was used in the phenomenological model and can be incorporated in the wellbore numerical model.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».