Using Production Logging Technology for Reservoir Management in the Persian Gulf
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Is it a good idea to drill dual-lateral wells in a differentially depleted carbonate formation? The question is difficult. However, a state-of-the-art production-logging tool brought an answer that sanctioned the re-entry drilling program of this offshore field in the Persian Gulf. The new-technology production services platform equipped with eight electrical e-probes for flow- imaging capability was run on coiled tubing for the first time in this offshore field to characterize the production of a new dual-lateral well. The main objective was to evaluate the total contribution of the horizontal drains. However, since the well was perforated in the different layers crossed by the well path, another critical objective was to determine the need for a stimulation program or a new completion design. Reservoir pressure in the different layers was expected to be non-uniform, so an additional objective of the logging operation was to obtain information on the differential depletion. Production logging in highly deviated wells is difficult with standard sensors. One reason is that a conventional tool using differential pressure cannot measure fluid density. Moreover, flow regimes can be extremely complex, giving rise to phenomena such as water re-circulation, which is common in slanted wells and impossible to measure with a simple production logging string. The data showed that both legs are contributing equally to the total production and observed water re-circulation on the bottom of the well. The perforations are not contributing to the total flow. Moreover, a crossflow observed during shut-in conditions suggested different pressure levels in the two layers. This paper describes the logging operation and discusses how the results helped optimize the re-development plan of this aging field.
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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 | 0,000 | 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 ».