MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2091420231 · doi:10.2118/121376-ms

The Challenge of Modelling and Deploying Divertion for Subsea Scale Squeeze Application

2009· article· en· W2091420231 sur OpenAlexaff
M. M. Jordan, Eric Mackay

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMarine and Offshore Engineering Studies
Établissements canadiensNalco (Canada)
Organismes subventionnairesHeriot-Watt University
Mots-clésSubseaSoftware deploymentProcess (computing)Scale (ratio)Marine engineeringWellboreEnvironmental scienceEngineeringComputer sciencePetroleum engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Due to the increased cost of scale management in subsea compared to platform or onshore fields, and because of the more limited opportunities for interventions, it is becoming increasingly important to carry out a risk analysis process for scale management as early as possible in the field development plan. A critical part of this process is to evaluate methods of chemical deployment for reservoirs where near wellbore scale has been identified as a significant risk to production – often leading to consideration of the scale squeeze process. This paper discusses how scale squeeze treatment deployment options can be modelled and demonstrates the comparison of mechanical and chemical diversion (particulate or viscosified fluids) with simple rate diversion. In subsea heterogeneous wells diversion via bullhead deployable treatments can be more cost effective than deployment via a rig and coil tubing, provided the treatment distribution is as effective. The ability to model the application process is critical in the economic assessment of coil/rig vs. fix facility deployment in deepwater fields. The paper will outline the process of chemical selection, reservoir/near wellbore modeling and field application for solid, viscosified divertors or deployment options where high pump rates are utilized to achieved better chemical placement. Field treatments where this process has been utilized (North Sea, Brazil and West Africa) will be presented along with the results of these treatments. Practical issues related to overcoming the challenges of subsea flow line cleaning and the effective rates required to achieve diversion are discussed, as are monitoring methods following such treatments to ensure effective placement has been achieved.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,190 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations6
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetMarine and Offshore Engineering StudiesTravaux en français237 207