CASE Study: Enhancing CBL Quality through Emphasizing on Cementing Best Practice and Expanding Agent System
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Zonal isolation is an important thing to acquire good cement integrity. One of many ways to evaluate this is by running Cement Bond Log (CBL). Well condition prior, during, and after cement placement contribute high impact on the result of CBL. Aside from that, temperature and pressure changes also give significant outcome to CBL result. In this paper, some improvements wereapplied and the logging results showed significant impact on zonal isolation compare to previous well. Objectives of this paper include improvement applied on case studies to obtain good zonal isolation and no remedial cementing required, emphasizing on applied cementing best practice recommendation, and introducing expanding agent in order to recover micro annulus. Well integrity is a vital element to have long well life cycle. The paper describes the enhancementfrom poor zone isolation in previous well to be better in next well and this became one of best practices of cementing design and execution for Operator. Improvement in mud removal was done by adding spacer volume with high concentration of turbulent spacer. Cement slurry had expanding agent in the system and smart retarder which provided better compressive strength. Improvements in cement system were seen in faster compressive strength build up and ability to recover micro annulus. Linear expansion result from expanding test is 80 μm in 7 days, which is sufficientto cover micro annulus that has happened before in previous well. The designed slurry was also supported by using more centralizers in execution. Quality check was done by measuring rheology of drilling mud and spacer. Cementing job was executed with no issues and following job program. Evaluation of cement job supported with the playback pressure data. Result of CBL result showed that good bonding was achieved on upper and lower side of interest zone.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».