A Comprehensive Approach to Modeling Sanding During Oil Production
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 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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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 | 0,000 |
| 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