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Enregistrement W2042889697 · doi:10.2118/77979-pa

A Study of Relevant Parameters To Predict Sand Production in Gas Wells

2002· article· en· W2042889697 sur OpenAlexaff
Ali Ghalambor, Mahmoud Asadi

Notice bibliographique

RevueSPE Drilling & Completion · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensOncolytics Biotech (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDrawdown (hydrology)Petroleum engineeringVolume (thermodynamics)GeologyWater wellHydrology (agriculture)Geotechnical engineeringAquiferGroundwater

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary A sensitivity analysis was carried out during a course of study to develop a model for predicting sand production from Gulf Coast gas wells that produce free water. A multiple linear-regression analysis was used to incorporate data from producing gas wells and log-derived properties of reservoir rock in a useable model. This model fits the field data of water-producing gas wells. It will be a risky proposition to analyze each individual parameter related to sand production when designing sand-control measures. This study shows that the combined effects of these parameters are making a significant contribution in the process. The results indicate that the volume of water is not relatable, but the presence of free water (uncondensed from the gas phase) increases the sanding tendencies of most gas wells. As a reservoir depletes, its tendency to produce sand increases; efforts to reduce sanding should be directed toward reducing the drawdown across the completion; and many of the log-derived parameters that show merit in correlating the sanding tendencies of dry gas wells have no value in waterproducing gas wells.

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 enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,437

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations5
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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