MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2315454557 · doi:10.2118/178446-ms

Thermal Operations In The McMurray; An Approach To Sand Control

2015· article· en· W2315454557 sur OpenAlexaff
M. Ohara

Notice bibliographique

RevueSPE Thermal Well Integrity and Design Symposium · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensDevon Energy (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOil sandsPetroleum engineeringCloggingSortingSediment controlCompletion (oil and gas wells)SizingSteam-assisted gravity drainageGeotechnical engineeringGeologyInjectorDrainageEngineeringMining engineeringAsphaltSediment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract For economic steam assisted gravity drainage (SAGD) (Butler, 1991) (producer/injector) horizontal well pairs have horizontal well lengths of 850 to over 1000 meters. Since the unconsolidated McMurray reservoir is made up of predominately quartz grains of variable sizes, these producing horizontal wells require liners that are capable of controlling the inflow of sand, minimizing pressure drops across the liner (clogging) and allowing unconstrained fluid production. Devon Energy has developed a workflow to characterize the particle size and sorting of the reservoir into four statistical bins or sand types. Since numerous sand control technologies are now currently available to SAGD producer wells, Devon initiated a sand control and liner evaluation study to determine appropriate liner designs and aperture sizing specific to these known sand types. The study objective was to characterize the varying sands encountered in the Jackfish and Pike reservoirs, test these sands with industry sand control test procedures and recommend the optimal liner deployed sand screen technology. This paper will provide a detailed overview of Devon's McMurray sand control test program and subsequent recommendation to deploy wire wrap screen for thermal producers with specific sand signatures. Devon will also introduce its own in-house designed sand control test apparatus.

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)0,000
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,135

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations12
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSPE Thermal Well Integrity and Design SymposiumMême sujetReservoir Engineering and Simulation MethodsTravaux en français237 207