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Enregistrement W2075170025 · doi:10.2118/174493-ms

Performance Characterization and Optimization of Cement Systems for Thermally Stimulated Wells

2015· article· en· W2075170025 sur OpenAlexaff
Mark A. Chartier, Scott M. Thompson, Marius Bordieanu, Giovanni Bustamante, John Saunders, T. M. V. Kaiser

Notice bibliographique

RevueSPE Canada Heavy Oil Technical Conference · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDrilling and Well Engineering
Établissements canadiensSuncor Energy (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCementCasingMaterials scienceGeotechnical engineeringOil wellPetroleum engineeringShrinkagePermeability (electromagnetism)Steam injectionComposite materialGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Cement is critical to well integrity. It provides hydraulic isolation, preventing fluid flow between producing zones, ground water aquifers, and the surface. In steam stimulated wells, such as for Steam Assisted Gravity Drainage (SAGD) or Cyclic Steam Stimulation (CSS), the heat-up period places severe mechanical loading on the cement sheath. Heat is transferred from high temperature steam, through completion strings and annular fluids, to the casing, cement and formation. Thermal expansion of the casing combined with axial constraint make radial expansion of the casing the most severe in the energy industry. Furthermore, with constrained expansion of the cement, the range of deformations that must be accommodated by the cement sheath while maintaining isolation is challenging. These deformations can cause shear or tensile failure of the cement and result in leakage paths through the cement (e.g. cracks or global changes in cement permeability), or leave a micro-annulus when recovery has been completed and thermal operations halt. This paper describes the impact of key thermal and mechanical properties on the structural performance of cement blends in thermally stimulated wells. The work is based on laboratory testing of thermal cement blends and the use of Finite Element Analysis (FEA) to examine cement performance under operating conditions. The findings provide insight into important cement behaviours that impact longterm integrity of cement and highlight the significance of conducting tests under field representative conditions. Results indicate the importance of compressive strengths, flexibility, and shrinkage/expansion characteristics to ensure the cement sheath remains structurally intact during initial heat-up.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,178 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations14
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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