A Successful Methanol Treatment in a Gas-Condensate Reservoir: Field Application
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 ».