Automatic Isotherm Derivation from Field Data for Oilfield Scale Inhibitor Squeeze Treatments
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Oilfield scale formation represents a very significant flow assurance challenge to the oil and gas industry, with increasing water production worldwide and higher oil prices. Scale Inhibitor (SI) squeeze treatment is the most widespread method to combat downhole scaling. In order to predict SI squeeze treatments accurately for further optimisation, it is necessary to simulate the SI retention in the formation, which may be described by pseudo-adsorption isotherms. While these are often derived from core flood experiments, sometimes they are not appropriate for modelling well treatments because the core tests on which they are based cannot fully represent field scale processes. In practice, the parameters of an analytic form of the isotherm equation are modified by trial and error by an experienced practitioner until a match is obtained between the prediction and the return profile of the first treatment in the field. The main purpose of this paper is to present a Stochastic Hill Climbing Algorithm for automatic isotherm derivation. The performance of the algorithm was evaluated using data from three field cases. Two success criteria were defined: firstly, ability to match a single historical treatment and secondly, ability to predict subsequent successive treatments. To test for the second criterion, a candidate isotherm was derived from the first treatment in a well that was treated with the same chemical package on consecutive occasions, and then the predictions using the suggested solution were compared with the observed scale inhibitor concentration return profiles from the subsequent treatments. In all the calculations, performance of the isotherms suggested by the Hill Climbing algorithm and isotherms derived by trial and error were compared. The results demonstrate that the Hill Climber Algorithm is a very effective technique for deriving an isotherm to enable accurate modelling of scale inhibitor squeeze treatments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 tête enseignante, 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 ».