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Enregistrement W2033789301 · doi:10.2118/2006-093

Numerical Investigation of Sand Production Under Realistic Reservoir/Well Flow Conditions

2006· article· en· W2033789301 sur OpenAlexafffund
Alireza Nouri, Hans Vaziri, Ergün Kuru

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDrilling and Well Engineering
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaKillam Trusts
Mots-clésPetroleum engineeringProduction (economics)Flow (mathematics)Reservoir simulationComputer scienceGeologyEnvironmental scienceGeotechnical engineeringMechanicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A new numerical model has been developed for investigation of sand production under realistic reservoir/well flow conditions. The model allows prediction of critical drawdown leading to the onset of sanding as well as the rate of sand production in real time. The model predictions have been validated by using laboratory data. The proposed numerical model has been embedded into ABAQUS, which is a finite element program capable of simulating interaction between fluid flow and mechanical deformation of the medium. The model has been designed to encompass a number of the factors that are influential in the process of sanding. This includes a time-dependent coupled fluid flow and deformation analysis of the rock, material disaggregation, sand removal, and operational conditions including drawdown, depletion, and water-cut. The model has been validated by using the experimental data on hollow cylinder specimens involving real time sand production measurements under various conditions. The results of the numerical modeling study show a good agreement with experimental data in terms of the operational conditions leading to the onset of sanding as well as an estimation of the sanding rate. The model presents a live picture of the ongoing alterations in the material at the wellface during the production which provides a deeper insight into the role of the various parameters involved. Introduction Several sand production prediction methods have been proposed using geomechanical models. These methods could be grouped into analytical (e.g., Risnes et al. 1982, Morita et al. 1989a, Weingarten & Perkins 1992, van den Hoek et al. 2003) and numerical models (e.g., Morita et al, 1987a, Stavropoulou et al. 1998, Papamichos & Malmanger 1999, Vaziri et al. 2002, Nouri et al. 2006). The analytical models provide formulations for the flow rate required to induce tensile failure. Tensile failure of the material due to seepage drag forces is taken as criterion for sand production. Their limitation is the general constraints with respect to geometry, boundary conditions, and implementation of intricate material behavior. Further, they fall short in providing an indication of the severity of sanding once it is triggered. Numerical models could overcome many of the limitations mentioned above. Some of these models work by modeling rock disaggregation at cavity face in post-peak strength phase of the rock (e.g. Nouri et al. 2006). Others tie sand production to the mobilized plastic strain level (e.g. Morita & Fuh 1998). Sand production in these models occurs once equivalent plastic strain exceeds a threshold. Some numerical models assume sand production to be in the form of sand erosion which is tied to mechanical damage of rock around a wellbore (e.g. Geilikman et al. 1997, Vardoulakis et al. 1996, Stavropoulou et al. 1998). A critical review of various sand production models was provided in Nouri et al. (2006). This paper presented a finite difference model which used continuum mechanics approach for modeling the process of sanding as a function of several parameters that have an effect on sand production. These include: operation conditions, i.e., drawdown and depletion, completion technique, formation strength and mechanical behavior, permeability, and a moving boundary due to solid material flow, i.e., sand production.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,136
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,192 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations12
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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