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Enregistrement W2055523541 · doi:10.2118/173774-ms

Stimulation of High Temperature SAGD Producer Wells Using a Novel Chelating Agent (GLDA) and Subsequent Geochemical Modeling Using PHREEQC

2015· article· en· W2055523541 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueSPE International Symposium on Oilfield Chemistry · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensCenovus Energy (Canada)
Organismes subventionnairesCenovus Energy
Mots-clésProduced waterChelationAsphalteneChlorideOil fieldPrecipitationTitrationPetroleum engineeringEnhanced oil recoveryFerricChemistryGeologyInorganic chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Acidizing of sour, heavy oil, weakly consolidated sandstone formations under steam injection is a real challenge. Fines migration, sand production, inorganic scale, corrosion products, and damage due to asphaltene precipitation are some of the common concerns with these sandstone formations. They cause decline in the productivity of the wells, and there is always need to stimulate these wells to restore their productivity. Furthermore, the complexities of sandstone formations require a mixture of acids and several additives, especially at temperatures up to 360°F. Three treatments were tried in a horizontal well in this field: HCl acid, A (GLDA), and B chelating agents. In this paper, we evaluate the results of field applications using geochemical modelling, production data, and analysis of well flow back fluids after field treatments. The field treatment included pumping a foaming agent to have proper rheological characteristics and a better controlled pumping process, followed by the main stage of the treatments. The treatment fluids were displaced into the formation by pumping produced water and were allowed to soak for 6 hours, then the well was put on production, and samples of flowback fluids were collected. The concentrations of key cations were determined using ICP, and the chelate concentration of the chelating agent A was measured utilizing a titration method using ferric chloride solution. Geochemical modelling was conducted using specialized software, and was used to predict the concentrations of key ions in the flow back samples. The first two treatments including HCl acid and chelating agent B produced results below expectation. The third treatment using GLDA was successful and the well productivity increased significantly. The treatment was applied in the field without encountering any operational problems. A significant gain in oil production was achieved without adversely impacting the water cut, causing sand production, or fines migration. Analysis of flow back samples indicated that iron was the main cation, which shows that the chelate dissolved corrosion products. Geochemical modelling was able to predict the trend noted in the concentrations of key ions and chelant in the produced fluids.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,191
Score d'incertitude au seuil1,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,241 · 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