Velocity-based Formation Damage Characterization Method for Produced Water Re-injection: Application on Masila Block Core Flood Tests
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 With increasing environmental regulations, more and more produced water is being re-injected; however, water injection programs may have low efficiency due to formation damage around the injected wellbore. Traditionally, formation damage was treated as a deep bed filtration (DBF) type of process characterized by laboratory-based damage parameters. These parameters inquire expensive concentration measurement, and lab-scaled results are not usually applicable for field cases. Recent studies on formation damage are more attracted to history-based approaches using an empirical damage equation to capture the uniqueness of each case study. In our previous work, such empirical (velocity based) model was studied and shown to be more practical than (and equivalent to) the DBF model. A robust characterization method was developed to calculate the damage parameters explicitly, and it was successfully tested against offshore field data. In this work, the method has been applied for analysis of a series of core flood tests on cores from the Masila Block field in Yemen and compared with measured damage parameters. Good agreement with lab-measured values validates the characterization method. The accuracy of the method is comparable to the DBF approach, while it is simpler and more suitable for implementing in reservoir simulators.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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