MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2020012380 · doi:10.2118/01-06-05

Water Quality Considerations Resulting in the Impaired Injectivity of Water Injection and Disposal Wells

2001· article· en· W2020012380 sur OpenAlexfundno aff
D.B. Bennion, F.B. Thomas, Derya Y. Köseoğlu-İmer, Tao Ma, B. Schulmeister

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Petroleum Technology · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Calgary
Mots-clésPetroleum engineeringProduced waterDispose patternWater qualityEnvironmental scienceWaste managementWater injection (oil production)Injection wellEnvironmental engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Produced water is routinely re-injected into many producing or disposal formations as a portion of ongoing operations. The inherent success of these operations is conditional on the ability to successfully inject the required volume of water in an economic fashion below the fracture gradient pressure of the formation under consideration. Many issues affect the success of a potential injection project, including well placement, geometry, and inherent formation quality and relative permeability characteristics. In addition to these factors, poor injection or disposal water quality can compromise the effective injectivity of even high quality sandstone or carbonate formations, resulting in economic failures and the need for costly workovers and recompletions on a regular basis to facilitate injection operations. This paper reviews the state of the art in diagnosing and evaluating injection water quality, and determining the effect of various potential contaminants such as suspended solids, corrosion products, skim/carryover oil and grease, scales, precipitates, emulsions, oil wet hydrocarbon agglomerates, and numerous other phenomena that can result in the degradation of injectivity. Screening criteria are presented, which review the process of analyzing the quality of a given injection or disposal formation, and the associated injection and disposal water. Suggestions for improving water quality, when required, are provided. Introduction Water injection has been used worldwide as a means of pressure maintenance for improving recovery of hydrocarbons, as well as to dispose of unwanted produced water from oil and gas wells in an environmentally responsible fashion. Conditional to the success of this process is the ability to inject the required volume of water into the porous formation of interest at a pressure; in most cases, under the fracture pressure gradient of the reservoir (toaintain good conformance of the injected water within the target formation). A number of reservoir issues can obviously impact the ability to inject into the formation of interest, including inherent permeability, relative permeability effects associated with initial immobile fluid saturations, stress-induced issues, etc.(1) Mechanical formation damage issues associated with fines migration may also be problematic(2). In many cases, even if formation character and reservoir parameters are favourable, injection rates are compromised due to quality problems with the injected water. The purpose of this paper is to review common water quality problems, describe how they may impact potential injectivity in a water injection /disposal well, and then indicate screening and design criteria for acceptable water quality evaluation purposes. Injection Water Sources Water that is injected into porous formations for waterflood or disposal purposes can be sourced from a number of locations. The source of the water, its temperature and pressure path during production and injection operations, compatibility issues between blended waters, and possible seasonal variations in the water quality are all issues which may affect the overall quality of the injected water from a damage/impaired injectivity perspective. Common sources of injection/disposal water include:Produced formation water(s)Surface water sources (lakes, rivers, ocean, etc.)Shallow groundwater (potable)Deeper "wet" formations which act as water sources

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,623
Score d'incertitude au seuil0,982

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,000
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 GPT0,224
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations25
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Canadian Petroleum TechnologyMême sujetHydraulic Fracturing and Reservoir AnalysisTravaux en français237 207