Notice bibliographique
Résumé
Abstract Sajaa gas field is one of the oldest gas fields in the Northern Emirates and Petrofac currently holds accountability for the Sajaa asset wells. This mature asset suffered from declining reservoir pressure and increased problems with liquid loading where entrained liquid dropped out in the vertical well bore, thereby restricting the flow of gas and fluids to the topside processing facility. A detailed study was conducted to understand the different techniques available for overcoming this liquid loading problem which impeded gas production rates. After studying several methods to overcome this liquid loading issue, foamer injection was suggested for the wells which had intermittent flow patterns. The foamer application was also chosen as one of the cheapest and easiest means for overcoming liquid loading issues. Foamer treatment for Sajaa fields was initiated two years ago and a substantial increase in gas production was recorded for most of the wells with this foamer application. The foamer product selection was carried out based on modeling and subsequent lab tests. Close monitoring of well behavior to the foamer application was conducted and detailed case histories were developed for some of the wells. A tremendous improvement in gas production rate was noted for one of the wells in Sajaa field – ‘Sajaa S-36’ (9⅝" completion). Unlike most of the other Sajaa wells, S-36 was fitted with capillary injection tubing where the foamer chemical was injected downhole through the ¼" tubing. The well performance was monitored for a period of one year and sufficient data was collected highlighting the foamer performance. This paper presents the results of the foamer downhole injection campaign and gives an overview of the treatment methodology. An insight into the factors influencing the foamer performance, selection methods and the optimization techniques employed during the foamer injection trial are also presented.
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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 ».