Characterization of Wormhole Growth and Its Applications for CHOPS Wells Using History Matching
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A wormhole dynamic growth model has been developed and incorporated with a commercial reservoir simulator, i.e., CMG, to characterize wormhole growth for cold heavy oil production with sand (CHOPS) processes and extends its application to a field well. More specifically, geomechanics analysis associated with a collapsed pore and its throat structure has been performed to quantify the sand production. Then, a sand failure criterion and a four-direction pressure difference analysis are respectively proposed to determine the sand production rate and the potential direction of wormhole generation and growth. By considering the uncertainties associated with the parameters involved in the wormhole growth model, history matching is respectively conducted to estimate the critical breakdown pressure, superficial area of the collapsed throats, and coefficients of the permeability-porosity correlation for a field CHOPS well. Subsequently, the dynamic wormhole growth model has been validated with a synthetic model and then extended to a CHOPS well for determining its wormhole network. It is found from both the synthetic case and field application that the newly proposed technique can be used to determine the corresponding wormhole network as a function of time by history matching the production profile. Furthermore, the history matched models can also be utilized to optimize the following enhanced oil recovery processes such as cyclic solvent injection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».