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Enregistrement W2028800232 · doi:10.2118/05-09-03

A Fractal Wormhole Model for Cold Heavy Oil Production

2005· article· en· W2028800232 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Petroleum Technology · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaPetroleum Technology Research Centre
Mots-clésWormholeFractalStatistical physicsDissolutionPetroleum engineeringDiffusionProduction (economics)Porous mediumMechanicsPorosityGeologyPhysicsGeotechnical engineeringMathematicsEngineeringTheoretical physicsThermodynamicsChemical engineeringMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Wormholes are believed to be generated during the process of cold production and are responsible for enhanced production rates. Understanding the wormhole patterns generated inside the reservoir formation is critical to improve the recovery efficiency and to model the fluid flow behaviour in the cold production process. In this paper, we have proposed that the wormhole growth can be described by the Diffusion-Limited Aggregation (DLA) model, which naturally relates to a broad variety of branchinggrowth patterns through the physics of the processes. The physical processes that were described using fractal models include the following: the growth of a drainage network; the formation of cavities; the dissolution of porous materials; and, the growth of random dendrites in the thin films. The DLA model has important implications in petroleum geology and engineering. Based on the experimental results published in the literature, which were specifically designed to investigate the wormhole dynamics by a Computed-Tomography X-Ray scanner, the wormhole diameter distribution along the wormhole path has been analyzed using the Area Version of Gaussian Function. Then, the material balance method has been applied to the sand production data to determine the possible range of the wormhole structure around the wellbore, assuming that the sand particles are solely produced along the paths of wormholes. Finally, a numerical method has been developed to analyze the field sand production data. The studies have shown that the fractal wormhole model can be used to diagnose the characteristics of the wormhole structures, and that it can be applied to optimize well placement in cold heavy oil production. The model will greatly enhance the analyses of the inflow performance and the pressure response of wells in wormholed reservoirs. Results acquired from this study can also be implemented in field scale numerical simulations for the cold flow process. Introduction Cold production is a non-thermal process in which sand is aggressively produced to reach a higher oil production rate. In the cold flow process, sand and oil are produced together under primary conditions and oil production rates can typically increase by a factor of 10 or more(1–5). For example, primary oil production rates of 8 – 12 m3/d are roughly 10 times greater than those calculated for the radial flow in the Celtic field using Darcy's law(2). The unusual sand production in cold production was observed in several oil fields. Records have indicated that the production of about 708 m3 of sand in the first four months, and in nearly all the wells in S.E. Pauls Valley Field, Oklahoma, produced 10 – 50% sand initially, declining a few months later to 0.1 – 2%, regardless of completion method(5). The cumulative gross fluid production of about 9,000 m3 with an associated sand production of 200 m3 within a period of 1,000 days was observed in the Lindbergh and Frog Lake Fields, Alberta(1).

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.

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 candidatesaucune
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,209
Score d'incertitude au seuil0,483

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,225 · 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