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Enregistrement W2087557210 · doi:10.2118/109015-ms

Maximising ESP Uptime in Forties Field—Introducing Successful Frac Packs to the North Sea

2007· article· en· W2087557210 sur OpenAlexaff
Mark Norris, S. V. Plahn, David Lowton, Barbara Tsangueu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOil and Gas Production Techniques
Établissements canadiensApache (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOil shaleArtificial liftSiltstoneProductivityGeologyInflowPetroleum engineeringEngineeringGeotechnical engineeringMining engineeringFaciesGeomorphologyPaleontologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper demonstrates, via a comprehensively described recent case history, the transfer of established completion technology into the North Sea. Further, in performing the process the technique has been successfully extended beyond its normal criteria of application. Today artificial lift in the Forties Field is provided by a large number of electric submersible pumps (ESPs) lifting from shale inter-bedded sandstone sequences. Overall production is affected by the achieved ESP run-life in a field where sand-face failure is not uncommon. ESP failure in the Forties Delta well FD5-1 was found to be due to pack-off from a high proportion of fine shale/siltstone in addition to formation sand. Although simultaneous fracturing and gravel packing are commonly performed in other hydrocarbon producing regions none had been directed at controlling the mechanism of flowing shales and/or claystones. The well intervention was designed to protect the ESP from shale or sand grain production and provide minimal impairment to well productivity. Both objectives were achieved by increasing the formation face area for inflow and in so doing physically support the formation face in the first such frac and pack treatment executed in the UK Sector of the North Sea. ESP protection was achieved and subsequent well productivity was show to be minimally affected by the presence of the gravel pack. This case history describes the formation failure mechanism; the detailed corrective well intervention and the resulting well productivity in bring well FD5-1 successfully back into full production up-time.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,754
Score d'incertitude au seuil0,350

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,217 · 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'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

Citations4
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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