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Enregistrement W2088914539 · doi:10.2118/0706-0024-jpt

Techbits: Enhancing Production in Russia's Oil and Gas Fields

2006· article· en· W2088914539 sur OpenAlexaboutno aff
JPT staff

Notice bibliographique

RevueJournal of Petroleum Technology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOil and Gas Production Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetroleumWellborePetroleum engineeringDrillingProductivityMiddle EastOil productionWell drillingPetroleum industryFossil fuelEngineeringGeologyEnvironmental scienceEnvironmental engineeringGeographyMechanical engineeringArchaeologyWaste managementPaleontologyEconomic growthEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nearly 100 participants in an SPE Applied Technology Workshop (ATW) in Moscow discussed the application of horizontal wells (HWs) and multilateral wells (MWs) in Russia, where horizontal drilling is widely practiced. Case studies were presented from western Siberia, Sakhalin, Canada, the Middle East, and the North Sea to stimulate discussion of where it is best to use HWs and MWs and, alternatively, where other forms of production enhancement such as hydraulic fracturing might be more appropriate. The second part of the workshop focused on execution—drilling, completion, and life-of-field monitoring. Status of Well Technology Sibneft Chief Engineer Iskander Diyashev opened the discussion, describing how the company has enhanced production in its Noyabrsk western Siberia operation with 50% of the increase coming from HWs (even though these wells make up only 4% of the total well stock). TRACS-Consult Petroleum Engineering Consultant Robert Holtslag gave an overview of HWs in Russia where there are ≈2,500 of a worldwide total of ≈75,000. The Russian wells have productivity improvement (PI) factors in the range of 1.2–3. Holtslag pointed out that a major challenge is to increase the lower end of this range so that more HWs have robust economics. Schlumberger Middle East Chief Reservoir Engineer Fikri Kuchuk examined HW and MW performance, emphasizing the shortfall in performance as a result of inadequate cleanup, water sumps in the wellbore, and uneven pressure distribution in the near-wellbore formation that may reduce the PI factor to 30–50% of its potential value. He stressed the importance of drilling horizontal sections, which avoids sumps and highs where water and gas can accumulate. Sibneft Reservoir Engineer Elena Khairulina presented implementation of modeling HW performance using many examples from Noyabrsk. Case Histories and Screening Sibneft Reservoir Engineer Larisa Gaponova described the optimization of Sugmutsky field development by use of HWs. The peak oil production almost doubled with a much smaller number of wells. She compared a 500-m-long HW with a vertical well (VW) with a vertical hydraulic fracture. The initial PI factor was ≈4.4, stabilizing at a current value of 3, while the initial water cut was two times less than that from a typical VW and stabilized at 3.4 times less. Sibneft Stimulation and Completion Engineer Andrey Brovchuk explained hydraulic fracturing of openhole HWs in western Siberia, showing that a post-frac improvement of 150% was achieved and that 3.5% of production was achieved from 14 HWs with hydraulic fractures. Economides Consulting Partner Andronikus Demarchos described a transversely fractured HW in Algeria where four fractures were created with 70-m spacing along an HW. Each fracture used 100 to 200 tons of proppant. Results will become known when bridge plugs, needed in order to create multiple fractures, are drilled out.

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 enseignants0,733
Score d'incertitude au seuil0,384

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
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