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Enregistrement W2070713263 · doi:10.2118/0306-0068-jpt

Multidimensional Velocity-Based Model of Formation Permeability Damage

2006· article· en· W2070713263 sur OpenAlex
Dennis Denney

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJournal of Petroleum Technology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPermeability (electromagnetism)GeomechanicsScalingPetroleum engineeringVolumetric flow rateRelative permeabilityReservoir simulationMechanicsComputer scienceEnvironmental scienceGeologyGeotechnical engineeringChemistryMathematicsMembranePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article, written by Technology Editor Dennis Denney, contains highlights of paper SPE 97169, "Multidimensional Velocity-Based Model of Formation Permeability Damage: Validation, Damage Characterization, and Field Application," by R.S. Mojarad, SPE, and A. Settari, SPE, U. of Calgary, prepared for the 2005 SPE Annual Technical Conference and Exhibition, Dallas, 9–12 October. The loss of injectivity in produced-water and seawater injectors results from formation plugging. Reliable modeling of the permeability loss is key to analysis of field data and to the design and economics of projects. Standard formulation of damage mechanics uses the concentration-based, classical deep-bed filtration (DBF) model, which is not easily implemented in reservoir simulators. This alternative damage-modeling approach is based on the formulation proposed by Bachman et al.: "Coupled Simulation of Reservoir Flow, Geomechanics, and Formation Plugging With Application to High-Rate Produced-Water Reinjection," paper SPE 79695. The numerical implementation of this empirical, velocity-based damage model (VBDM) is extended to 2D flow and is validated by a comparison with the DBF model. The velocity model provides a remarkably accurate approximation of the more complex concentration model. Introduction Injectivity decline caused by particles in the injection water occurs to some extent in most injection wells. To understand and predict this decline, it is necessary to know about the water quality, formation characteristics, and deposition rate. In the classical DBF model, injectivity decline is characterized by two parameters: filtration coefficient, λ, and formation-damage coefficient, β. Methods to determine these parameters involve difficult measurements, scaling problems, and simplifying the assumptions of analytical solutions. Moreover, the model is not easily implemented in reservoir simulators. An empirical VBDM was developed previously that could be tuned to field or laboratory data and easily implemented in reservoir simulators. However, the model was formulated only in 1D, and its extension (and validity) in multidimensional flow was not shown. The full-length paper presents a 2D formulation and numerical implementation of permeability impairment that uses the VBDM. The results were compared with the classical DBF approach to validate the result against the DBF theory. A unique relation between the parameters of the two models was found that was key to developing a new method to determine the λ and β damage-characterization parameters on the basis of matching laboratory or field data with the velocity-based model. In this way, the number of parameters that need to be determined experimentally can be reduced. Mechanisms The injectivity decline caused by contaminated-water injection can be attributed to several primary mechanisms including internal filtration and external filter-cake buildup and its associated permeability reduction. Depending on details of the case studied (e.g., particle-size/pore-throat-size ratio, surface charge, or injection rate), either of the mentioned mechanisms could dominate. Large particles will be intercepted at the porous formation face, resulting in an external filter cake. Small particles can travel through the formation and initially plug the pore throats by bridging, thus creating internal pore restrictions. Continued buildup of internal plugging over time can also lead to an external filter cake. Once valid models have been obtained for each of these mechanisms, they can be coupled to describe the complete system of formation damage.

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 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 enseignants0,250
Score d'incertitude au seuil0,348

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,197 · 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