Improved Method for Underbalanced Perforating With Coiled Tubing in the South China Sea
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In Malaysia, coiled tubing (CT) conveyance is used to optimize underbalanced perforating, especially for rig-related operations. Well trajectory, temperatures and fluids can create uncertainties on both depth control, and the accuracy of hydrostatic cushion before firing the guns. The conventional method of correlating the CT on depth involves two CT runs the first to run a memory gamma ray (GR) and casing collar locator (CCL) and the second run for the actual perforation. The underbalanced condition calculated based on wellbore fluid displacement is often deemed insufficient to create effective cleanup of the perforations. This paper outlines a solution to these challenges. For a CT perforation campaign in the South China Sea, a CT string equipped with fiber optic cable inside was used, coupled with a bottomhole assembly capable of measuring both bottomhole temperature, internal and external CT pressure, and in addition casing collar locator. The primary objective of the job was to ensure that the perforation was performed with maximum under-balance but not exceeding a safe drawdown on the formation and risking collapse of the perforation tunnels. With 1,000 psi initial underbalance, to remove perforation damage the well would then remain balanced to avoid fluid invasion on the new perforations. The secondary objective was to avoid an additional CT run for correlation, thus saving rig time. The objectives were met and this new approach to coiled tubing operations was found to be effective. Not only was there significant saving of rig time, the wells performed superior to existing wells and were brought into production sooner than planned. This technology has elevated CT standard operation onto a higher level in Malaysia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».