Live Fiber-Optic Telemetry Downhole Measurements on Coiled-Tubing-Enabled High-Efficiency Sand Cleanout in a Subhydrostatic Well for the First Time in the Gulf of Mexico
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Gulf of Mexico (GoM) reservoirs consist mainly of unconsolidated sandstones. Elevated production rates and high near-wellbore fluid velocities increase the possibility of dragging the unconsolidated sand grains into the wellbore and surface production equipment. Formation sand invasion into wellbore is a common problem in the GoM, especially in wells not completed with sand control features or wells where initial sand control failed. Wellbore sand cleanouts, therefore, represent the majority of coiled tubing (CT) interventions in the GoM. As the reservoirs mature, the number of through tubing well interventions (TTWI) in sub-hydrostatic wells is constantly growing. These types of wells cannot sustain a full column of fluid which presents a significant challenge to maintain circulation and sufficient annular fluid velocity required to transport the solids to surface. Nitrified and foamed cleanouts can provide at-balance or slightly over-balanced downhole conditions necessary to minimize the fluid losses into formation. Nitrified cleanouts are normally considered as more cost effective solution which is quite important since most of the sub-hydrostatic wells are very marginal producers. However, planning and execution of nitrified jobs require accurate well information which is not always accurate or available. This drives the operators to make the most common decision; to utilize the more expensive and extensive cleanout technique - the foamed cleanout - in order to ensure job objectives with reduced risks. Real-time downhole measurements provided by a fiber-optic enabled telemetry CT helps overcome the typical challenges and operational risks associated with sub-hydrostatic well cleanouts; it also helps reduce the overall operational costs by making the job more efficient in terms of time, equipment and product usage. This paper will present a case study of the first optimized CT sand cleanout in the Gulf of Mexico.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».