Improved Production with Mineralogy-Based Acid Designs
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 This paper presents a case history on new sandstone acidizing technology using a nonhydrofluoric formulation to successfully treat a high carbonaceous sandstone formation. The improved understanding of the chemical complications of hydrofluoric (HF) on dirty sandstones led to the design of a nonhydrofluoric treatment on the high carbonate content (dirty) sandstone formation. Previous treatments using various formulations of HF acid failed to remove the high skin associated with several wells in this formation. A new approach was taken to identify the damage mechanism and evaluate damage removal options based on the formation mineralogy. This approach analyzed the potential chemistry risks associated with using HF type treatments in the presence of particular mineralogies and temperatures. The new approach also used logging and reservoir modeling technology to forecast the estimated production profile of the complex multilayered formation. Candidate wells were identified by comparing the forecast production profile potentials to the surveyed production profiles based on production logging (PLT) of the prescreening candidates. The final treatment candidate was then selected for the trial of the new treatment formulation. The treatment was specifically tailored based on the identified mineralogy and encompassed the damage prevention strategies. The result was a 40% increase in oil production for the well, but a 2-fold to 10-fold increase for the treated zone, depending on pretreatment production assumptions.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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