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Enregistrement W2038174424 · doi:10.2118/136256-ms

Thermal Modeling for Characterization of Near Wellbore Zone and Zonal Allocation

2010· article· en· W2038174424 sur OpenAlexaff
А. Ш. Рамазанов, Р.А. Валиуллин, A. A. Sadretdinov, Valery Shako, V. Pimenov, В. Н. Федоров, Kirill Belov

Notice bibliographique

RevueSPE Russian Oil and Gas Conference and Exhibition · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensPetro Geotech (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJoule–Thomson effectMechanicsAdiabatic processIsothermal processFluid dynamicsWellboreThermalPermeability (electromagnetism)Volumetric flow rateGeothermal gradientBandwidth throttlingGeologyFlow (mathematics)Petroleum engineeringMaterials scienceThermodynamicsChemistryGeophysicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper describes a new method based on the analysis of non-steady state wellbore temperature distributions impacted by geothermal temperature profile, Joule-Thomson and adiabatic effects in reservoir flow to describe near wellbore parameters such as permeability distribution and to estimate flow rate distribution between producing layers. The solution of the inverse problem with respect to parameters of near wellbore zone is based on the quantitative analysis of the transient baro-thermal effects resulting from the single-phase fluid flow from the reservoir into the wellbore. In the steady state case the reservoir thermal effect is the same as the throttling (Joule-Thomson) one. It is reduced to the adiabatic effect while the fluid is stagnant. In the general case for non-steady state flow the change of reservoir fluid temperature is a combination of frictional heating and cooling resulting from the expansion of the fluid. Non-isothermal well testing (NIT) relies on the analysis of these fluid temperature changes. The method discussed in this paper allows evaluating parameters of near wellbore region (permeability and radius of damaged zone) and could be complimentary to the conventional well testing practices for a single-layer reservoir and to estimate flow rate distribution among the pay zones in a multi-layer case (zonal allocation). The paper develops mathematical models and presents the results of numerical simulation for transient processes after the start of the production phase and during well test operations including multi-rate testing. Limited to the particular cases of unsteady processes after specific wellbore operations (changes of production regimes and shut-ins), the transient analytical solutions assume that the fluid may be considered incompressible and that no conductive heat transfer occurs. In order to take into account compressibility and thermal conductivity, detailed numerical modeling has been performed. The paper compares the numerical results to experimental data and shows that the fluid heat capacity in wellbore perforated zone must be considered for appropriate interpretation of initial bottomhole temperature change versus time, in particular for small rates. Based on the analysis of the simulation results, an inverse model solution for the estimation of the near wellbore zone parameters from reservoir fluid temperature and wellbore pressure transients is proposed. The method comprises first-order estimation from analytical solution and their further numerical refinements by non-linear regression for the system "reservoir-wellbore". Example of interpretation of non-isothermal well testing field data is presented demonstrating the usefulness of this new methodology.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,975
Score d'incertitude au seuil0,295

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations66
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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