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Enregistrement W2030977775 · doi:10.2118/2008-090

Pressure Transient Testing Using Surface Based Measurements

2008· article· en· W2030977775 sur OpenAlexaboutno aff
O. L. Rowlan, Dieter Becker, J. N. McCoy, A. L. Podio

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Sensor Technologies Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransient (computer programming)Transient analysisComputer scienceMaterials scienceTransient responseEngineeringElectrical engineeringProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Proper reservoir management and production optimization require timely knowledge of formation pressure, permeability and well bore skin factor. To this effect, pressure transient tests using wireline conveyed pressure gauges are commonly run in flowing wells. The presence of artificial lift equipment complicates and often precludes the use of wireline conveyed devices so that conventional pressure transient tests are seldom performed in these wells, resulting in poor reservoir and production management. Since the 1980s, the industry has used programmable equipment for calculation of bottomhole pressure from surface pressure and acoustically measured liquid level data in pumping wells. Advances in electronics, computer software and transducer technology have vastly improved the data quality and the usability of this equipment to the point that routine determination of BHP using surface measurements is reliable, cost effective and provides real-time data with the quality necessary for pressure transient analysis. Seven field cases are presented to illustrate application of the acoustic pressure transient system in different wells and to illustrate best practices that results in high quality data. Introduction The present economic climate in the oil industry requires that maximum production efficiency be achieved with minimum engineering and technical manpower. Considering that the majority of US and Canada land oil wells are produced through artificial lift and the majority of these by means of beam pumping systems, there exists a need to easily monitor and analyze the performance of beam pumped and other artificially pumped wells. Flowing bottom hole pressure surveys, pressure buildup tests, pressure drawdown tests, and inflow performance analyses are the principal tools available to determine reservoir pressure, formation permeability, productivity index, pump efficiency, skin factor, as well as other indicators can be used in the optimization of producing well operations. These techniques are widely used in flowing wells and in some gas lift wells, where the pressure information is easily obtained from wireline conveyed bottomhole pressure recorders. The presence of the sucker rods in beam pumped wells essentially precludes practical, routine, direct measurement of bottomhole pressure, thus eliminating the single most important parameter for well analysis. Permanent installations of surface indicating bottomhole pressure gages have not become cost effective or reliable over long periods of time. Wire line measurements through the annular space between the tubing and casing involve operational difficulties, risk and high cost. The solution of this problem has been found through calculation of the bottom hole pressure from casinghead pressure measurement and determination of the annular fluid head from echometric surveys that yield the depth of the gasliquid interface.1,2,3 A microcomputer-based system for automatic acquisition of pressure transient data was developed in 1987 as a hybrid system using analog filtering and recording of the acoustic signal 4,5. Such system still depended in some measure on the operator's interpretation of the acoustic chart recordings to determine the average acoustic velocity in the annular gas.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,999
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,160 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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