Using Prepack Sand-Retention Tests (SRT's) to Narrow Down Liner/Screen Sizing in SAGD Wells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Due to the unconsolidated nature of the Athabasca Oil Sands in the Western Canadian Sedimentary Basin, it is common practice to complete Steam Assisted Gravity Drainage (SAGD) well pairs with the use of standalone screens (SaS's). The sizing of the liner/screen types are commonly determined by: first, getting a particle size distribution (PSD) by dry-sieve analysis and/or Laser Particle Sand Analysis (LPSA); and second, running a number of prepack Sand-Retention Tests (SRT's). In this Nexen Long Lake study, five batches of unconsolidated McMurray Formation sand were collected from six different cored wells. Using these batches of sand, more than twenty SRT's were run with a variety of fine-tuned modifications to the traditional test protocols to best duplicate fluid production conditions as observed in the field. Some of these modifications included: altering the injected fluid/gas rate and reconfiguring the order in which the fluids / gas were injected. The SRT results were then plotted to identify if they passed the general criteria for a successful sand control device design. Unexpectedly, many of the SRT results did not meet the pass criteria for solids production and therefore, altered the direction in which future tests were run. However, when reviewing the solids production with the cumulative fluids / gas injected, the outcome commonly reverted to being favourable. Understanding the laboratory derived test results, and how they applied to the field, was instrumental in the lab testing process. By redefining the tests results and pass/fail criteria, based upon observed in-situ production conditions, it was possible to make both qualitative as well as quantitative analysis and therefore, more confidently decide on the optimal reservoir completion type. The study discusses an alternative approach to interpretation of conventional SRT results relative to observed field production conditions and how ultimately, this analysis influenced the choice of liner/screen sizing selected for implementation in future Long Lake field development projects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».