Plunger Lift Optimization in Horizontal Gas Wells: Case Studies and Challenges
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Plunger lift is a proven technique for lifting liquids from vertical gas wells flowing below critical velocity. The use of plunger lift in horizontal gas wells was not initially expected to provide any difficulties or challenges. While it has been relatively easy to make plunger lift function in horizontal wells, truly optimizing production has proven to be much more challenging. One of the challenges of horizontal wells is moving liquids from the horizontal well bore to the tubing above the bumper spring assembly. To facilitate this bumper springs are landed as deep as possible, which creates operating challenges for both bumper springs and plungers. Bumper spring check valve limitations were identified at high deviation angles and re-designed bumper springs have been deployed to address this. Recent testing has shown that the efficiency of some plunger types can be significantly reduced when used in horizontal wells and the explanation for this decrease as well as the test results are provided. Plunger control software development for the Sierra field's horizontal well application has led to increased production times and volumes. It has resulted in additional operational benefits that reduce down time caused by cold weather and pipeline pigging operations. The software is embedded into the SCADA control system and can utilize well parameters monitored within SCADA to vary the plunger control parameters. This paper presents case studies showing the impact of plunger control software for horizontal wells. Case studies detailing operational performance benefits and the performance of various types of plungers in high angle applications are also presented. Additional case studies show the impact on plunger performance of well bore trajectory and liquid hold up in the horizontal well bore. Continuous improvements to strategies and operations have been implemented to fully optimize horizontal gas wells.
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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 ».