Qualification of Scale Inhibitors for Conventional and Novel Scale Squeeze Applications to Deepwater Subsea Wells: Laboratory Testing to Field Application
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Control of inorganic scale such as sulfate and carbonate has been possible via inhibitor chemical treatment or modification of the fluids types (i.e. desulfation of injection fluid). The deployment of scale inhibitor treatments via continual injection downhole and to topside process equipment is a common practice as it batch chemical treatments to production wells via the squeeze process. The paper will outline the inhibitor selection process and field results for three oilfields (1) a conventional squeeze chemical selection study with coreflood and chemical placement evaluation for an application within two south American offshore fields and (2) non conventional batch chemical application for a West African offshore oilfield where scale inhibitor was applied within the fluids used to simulate the well prior to frac pack operation so providing initial scale inhibitor placement prior to initial water breakthrough. This non convention batch treatment eliminated a squeeze to these subsea wells and allowed uninterrupted production of oil until 850,000 bbls to 2,100,000 bbls of produced water was produced from the wells. The delay in applying the first squeeze to these wells allowed the water cut to increase above the relatively low water cut values (<10% BS&W) associated with slow clean up post an aqueous squeeze treatment. This paper will present with the aid of field data from both fields how the challenges of managing scale forced innovation in terms of when to apply scale inhibitor to deepwater subsea wells within the fields. The paper will demonstrate that scale management while being complex can be controlled and treatment programs optimised with the use of varied monitoring methods and the varied skill of the scale management team members.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle