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Enregistrement W2104880824 · doi:10.2118/91586-pa

Reduction of Wellbore Effects on Gas Inflow Evaluation Under Underbalanced Conditions

2008· article· en· W2104880824 sur OpenAlexaff
O. J. Aremu, Samuel Osisanya

Notice bibliographique

RevueSPE Journal · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDrilling and Well Engineering
Établissements canadiensCollege of the North Atlantic
Organismes subventionnairesUniversity of Oklahoma
Mots-clésUnderbalanced drillingPetroleum engineeringAnnulus (botany)WellboreInflowOutflowTrippingDrillingBody orificeVolumetric flow rateMechanicsTight gasWell controlGeologyDrilling fluidEngineeringMaterials scienceHydraulic fracturingMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Wellbore storage effects have been identified to significantly smear the accuracy of evaluating reservoir productivity through the fluid outflow rate from the annulus during underbalanced drilling. Such effects have continuously introduced considerable errors in characterizing the reservoir during underbalanced drilling. Conceptually, because of the ready volume-changing ability of the gas, wellbore storage becomes a determining factor during underbalanced drilling of a gas reservoir. Wellbore storage could either cause decrease (unloading effects) or increase (loading effects) in the annular gas density, depending on the choke opening procedures. Correspondingly, annular fluid outflow rate is considerably affected. Because it is practically difficult to deduct the fluid-flow rate attributable to the wellbore storage from the total fluid outflow rate, reducing the influence of wellbore effects on the evaluation of gas-reservoir productivity is presented in this study. Volumetric production analysis at the wellbore-sand face is introduced through a mathematical modeling of inflow of gas bubbles into the wellbore. This mathematical modeling utilizes forces such as the viscous force, drilling fluid ejecting forces from the bit nozzles, buoyancy, interfacial tension, and gas-reservoir forces for its analyses. Some analytical results that are overshadowed by wellbore storage are presented and supported by extensive experimental studies.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,221 · 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'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

Citations2
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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