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Enregistrement W2287183046 · doi:10.2118/178964-ms

Experimental and Numerical Investigation of a Novel Technique for Perforation in Petroleum Reservoir

2016· article· en· W2287183046 sur OpenAlexaff
Liancun Zheng, Mohammad Azizur Rahman, Mohammad Jalal Ahammad, Stephen Butt, Jahrul Alam

Notice bibliographique

RevueSPE International Conference and Exhibition on Formation Damage Control · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDam Engineering and Safety
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetroleumPetroleum engineeringResidual oilPerforationResidualComputer simulationStage (stratigraphy)Computer sciencePorous mediumProcess (computing)PorosityGeologyEngineeringGeotechnical engineeringSimulationMechanical engineeringAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Formation damage in petroleum reservoirs is a combination of many complicated phenomena. The formation damage reduces the productivity index significantly. The damage mechanisms may occur from the stage of drilling process to tertiary oil recovery stage. This study investigates the formation damage of petroleum wells due to shooting in well completion. The study is conducted with numerical and experimental investigations. The experimental set is a prototype. Two techniques are considered for numerical simulations: one is ANSYS-CFX and other one is a computational methodology which is based on weighted residual collocation method. Single phase and two-phase flows in porous media have been taken into consideration to explore the productivity index, which is affected by formation damage. Therefore, a better understanding of damage mechanisms for various reservoir conditions can lead to optimize oil recovery rate.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,779
Score d'incertitude au seuil0,310

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations10
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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