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Enregistrement W2071331527 · doi:10.2118/80901-ms

A Successful Methanol Treatment in a Gas-Condensate Reservoir: Field Application

2003· article· en· W2071331527 sur OpenAlexaff
Hamoud Al-Anazi, Jacob G. Walker, Gary A. Pope, Mukul M. Sharma, David F. Hackney

Notice bibliographique

RevueSPE Production and Operations Symposium · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensMiller Group (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBrinePetroleum engineeringMethanolRelative permeabilityNatural gas fieldPermeability (electromagnetism)Dry gasSaturation (graph theory)Environmental scienceNatural gasChemistryGeologyChromatographyGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A field test was conducted to investigate the effectiveness of methanol as a solvent for removing condensate banks that form when pressure in the near wellbore region falls below the dewpoint. Core flood experiments on Texas Cream Limestone and Berea cores show that condensate accumulation can cause a severe decline in gas relative permeability, especially in the presence of high water saturation. This can result in well productivity declining by a factor of 3 to 5 as bottom hole pressure declines below the dewpoint. PVT analysis performed on field samples taken from the Hatter's Pond field in Alabama indicate retrograde condensate behavior. These high-temperature deep gas wells show low gas productivity and large skin. A preliminary analysis of the data indicated the possibility of condensate and water blocking due to the loss of water-based drilling fluids. Core samples were used to measure gas relative permeability. Compatibility tests were conducted to ensure that the injection of filtrate and methanol did not cause any damage to the core. Since the formation brine is very saline, tests were conducted to check for salt precipitation during methanol injection. Based on these laboratory results and a single-well numerical simulation, a field test was conducted. The well chosen for treatment was producing 250 MSCFPD with 87 BPD of condensate. A thousand barrels of methanol was pumped down the tubing at a rate of 5 to 8 B/min. Gas production increased by a factor of 3 initially and stabilized at about 500 MSCFPD. Condensate production doubled to 157 BPD. The well shows a skin of –1.9 after methanol treatment. The increase in gas and condensate production was observed to persist more than 10 months after the treatment. Several possible explanations are provided for the positive results obtained in this test. Some general conclusions are made for the design for future treatments.

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 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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,689
Score d'incertitude au seuil0,428

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,227 · 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 tête enseignante, 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

Citations60
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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