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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 OpenAlexaboutno aff
Dennis Denney

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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