Case Study: Integrated Strategy Solves Well Test Issues in Deep-Water and Heavy-Oil Environments
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As the operator, CNOOC completed drilling two exploratory wells in a deep-water field of the Republic of Congo from May to November of 2013, in 600 m of water depth. Indications of oil and gas- heavy oil layer, gas layer and thin oil layer were found in the E-1 well according to logging data analysis. There are many challenges for the operator and service companies to perform the appraisal of this heavy oil reserve in a deep-water offshore environment, such as operational cost control, low temperature near the seafloor/mud line, heavy oil flow assurance, sand control, etc. In order for the well test to be effective, all the above issues must be fully understood and methodology employed that will reduce the chance that operational risks will occur. This paper presents an integrated well test program of the E-1 well developed and implemented for reservoir characterization and formation evaluation in the Congo basin. The program used a combination of various formation evaluation techniques such as wire wrapped screen sand control, PCP with electric heating rod and insulation tubing, hydrate prevention, emergency response in complex condition. The integrated well test program was designed and modified to meet the project delivery timeline and cost constraints, while responding to the challenge of properly testing the oil/gas reservoirs. This paper also gives the data analysis results and summarizes the encountered problems and learned lessons from field operations. The treatment practices and gained experiences from the field operation presented here provide valuable guidance for future deep-water heavy oil exploration and development operations.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle