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Enregistrement W2024230084 · doi:10.2118/79026-ms

Integrated Optimization of Horizontal Well Performance

2002· article· en· W2024230084 sur OpenAlexaff
Shue Tian, Gang Zhao, Qi Zhang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWellboreFlow (mathematics)Petroleum engineeringMultiphase flowPressure dropFluid dynamicsEngineeringMechanicsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT It is crucial to accurately predict the horizontal well flow performance so that the optimum production can be achieved. The horizontal well flow performance has generally been conducted under the assumption of uniform-influx profile along the horizontal wellbore, which neglects the pressure loss in horizontal wellbore and can cause an unreasonable well design. This paper developed a model to optimize the horizontal well performance by integrating the fluid flow in reservoir, the flow in sand control zone near wellbore, the flow in horizontal wellbore and tubing into an integral hydraulic system. The variable mass multiphase flow characteristics in the horizontal wellbore and the fluid lifting behaviors in tubing are also taken into account. In addition, the effects of reservoir properties, fluid properties and wellbore characterisrics and different well completions, involving open hole, slotted linear, pre-packed linear and gravel pack, on well performance are analyzed. The optimum well design is determined accordingly following the criterion presented. It has been shown that the integrated model enables not only the better understanding of the complexity of the interaction between reservoir and wellbore, but also the overall optimum and coordinated operation of the whole system. For example, in the case of accurate prediction of the liquid-gas flow characteristics in wellbore, it is necessary to build detailed flow pattern model because the liberation of a large amount of gas can significantly affect the overall pressure loss, tubing lifting and production. Another example is that most pressure in the whole hydraulic system is consumed in tubing lifting, therefore effective tubing lifting design also helps obtain the optimum production. Using our integrated model we have identified the different effects among different kinds of sand control well completion methods. We have also shown that the well length, wellbore diameter and producing gas-oil ratio are the major factors affecting the well production.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,545
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,214
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.

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

Citations1
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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