A Comprehensive Approach to Modeling Sanding During Oil Production
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Sand production has been a major dilemma facing operating oil companies over many years, sometimes substantially increasing production costs. On the other hand, a very controlled solid production can enhance oil production. A dependable predictive model is vital for planning production strategies in order to optimize well production. To date, despite several research studies, sand production remains the nightmare of petroleum engineers. Even though many researchers have tried to predict sand production in the past, none of them suggested a comprehensive model that takes care of a variety of mechanisms at different points and different times. Moreover, rare models predict sanding rate and volume along with sanding initiation. This paper presents a comprehensive numerical modeling of sand production that appreciates the different behavior of the medium near and far well-bore from early to late life-time. Sanding criteria were adopted according to the physics of the problem, by taking the sequential nature of sand production into consideration. The numerical model that was used not only assesses sand production qualitatively but can also give the sanding rate at different times. This was used to model the observations of sand production in a large block test, and the sanding rate and volume generated from numerical modeling agreed with experimental results. With each stage of increased drawdown or depletion, a burst of sand took place which enlarged the cavities initiated from the perforations. The expansion of the cavity was soon stabilized and this behavior was predicted by numerical modeling. Moreover, besides considering shear and tensile failure of the material, the possibility of volumetric failure has been discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».