The Development of a Scale Management and Monitoring Program for a High-Temperature Oil Field During the Production-Decline Phase of the Life Cycle
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper presents field results from scale squeeze treatments carried out on platform wells within a high temperature (150C) field in the Norwegian sector of the North Sea. Scale control and the resulting squeeze treatments to production wells were highlighted as the most expensive item in the production chemical budget. The development of a cost-effective squeeze and monitoring policy has been critical to reducing the operating cost of this asset as the produced water cut rose. The decision to use both aqueous and emulsified scale inhibitor for treating these high temperature production wells was arrived at after an extensive series of laboratory tests including formation damage coreflood studies and an assessment of chemical retention at this elevated temperature. The field data from these wells will be presented comparing treatment lifetimes and clean up rates between conventional treatments and the novel emulsion technology A key factor to the success of such treatment is an understanding of chemical placement and the effectiveness of the treatment chemicals. Evaluation of residual chemical concentration or scaling ion chemistry has long been used in monitoring programs and more recently probes have been developed which increase the rate of evaluation/interpretation. All these monitoring methods prove that the chemical is present in the brine when sampled or that scale formation is not occurring at the point of brine analysis. This paper outlines the experimental methods developed to evaluate the suspended solids collected from the produced brine by environmental scanning electron microscope (ESEM) and the associated brine chemistry to evaluate the scale risk within the produced fluids. The combination of these methods has improved the integrated scale management program in terms of evaluating scale squeeze placement effectiveness, squeeze lifetime and provides the confidence t0 extend the period between scale squeeze treatments. Also, and in some cases treatments were stopped where brine analysis alone would have suggested further scale squeeze applications were required.
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 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 ».