Sand Screen Design and Optimization for Horizontal Wells Using Reservoir Grain Size Distribution Mapping
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The primary goal of screen design for steam assisted gravity drainage (SAGD) operations is to prevent the entrance of the poorly or unconsolidated sand into the production flow stream, which could cause serious damages to the downhole/surface facilities. Current screen design approach fits one screen opening size for the entire length of the well, which leads to a conservative screen opening to avoid sand production along the well. This study introduces a new approach to design the screen opening, considering different opening sizes along the horizontal well. The proposed workflow in designing the optimum screen opening relies on well logs and core analysis to map the grain size distribution within reservoir through a geostatistical approach. Considering the horizontal well path and the changes in liner length due to installation and thermal loads, we design the screen aperture size to optimize the screen selection based on sand facies present in different sections of the wellbore. This enables us to provide different screen opening for different sand facies along the horizontal well. The new approach provides a more detailed design for screen opening for the horizontal well according to the sand size distribution within the reservoir instead of trying to fit one opening size for the entire horizontal section. It also considers the thermal expansion of the joints. This approach designs the screen opening for different sand facies along the horizontal well in a way which obtains the highest productivity and lowest produced sand. This paper provides a novel workflow for the design and optimization of screen for horizontal wells, which could be used to optimize the design of different standalone screens such as slotted liner, precise punch screen (PPS) and wire wrapped screen (WWS).
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 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) | 0,000 | 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 ».