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Enregistrement W2325730959 · doi:10.3968/7959

Water Plugging and Acidizing Combination Technology on Fractured Water Breakthrough Oil Well in Low Permeability Reservoirs

2016· article· en· W2325730959 sur OpenAlexvenueno aff
Xiongjun Wu

Notice bibliographique

RevueAdvances in petroleum exploration and development · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetroleum engineeringPermeability (electromagnetism)Oil fieldSpark plugMaterials scienceGeologyEngineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the exploration in low permeability reservoirs, oil wells are usually abruptly flooded because of the connection between injection wells and oil wells through fractures and large pore canals, causing the productivity decrease in the integral block. In this research a combination plugging agent consisting of weak gel, strong gel and temporary plugging agent is used to plug fractures and large pore canals and improve formation homogeneity by multi-slug injecting. The basic performances of gel plugging agent and the solubility of the temporary plugging agent in different solvents were determined. Furthermore, the selective plugging ability of combination plugging agent and the feasibility of the new technology were evaluated. The results show that combination plugging agent can reduce the permeability of high permeability core more than 99%, while hardly reduce the low permeability core, and by subsequent acidizing treatment, the permeability of low permeability core was increased more than 30 times, while high permeability core have be increased only a litter. Field application has been conducted in Changqing oil field. All of the three pilot tested wells are getting a good improvement. After the application of the combination technology, oil production is increased by 2.7 t per day of each well. And water content is reduced by 42.9% on average. The effective time is more than 418 days. This technology has increased 3,260.4 tons of oil and obtained an obvious effect.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,823
Score d'incertitude au seuil0,420

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 savante0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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