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Enregistrement W2397908720 · doi:10.2118/180726-ms

SAGD Production Observations Using Fiber Optic Distributed Acoustic and Temperature Sensing: "SAGD DAS - Listening To Wells to Improve Understanding of Inflow"

2016· article· en· W2397908720 sur OpenAlex
Warren MacPhail, J. D. Kirkpatrick, Ben Banack, Bryan Rapati, Alex Ali Asfouri

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueSPE Canada Heavy Oil Technical Conference · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDrilling and Well Engineering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInflowPetroleum engineeringThermocoupleOptical fiberDistributed acoustic sensingOil wellAcousticsGeologyEnvironmental scienceFiber optic sensorEngineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Performance optimization of steam assisted gravity drainage (SAGD) well pairs requires awareness of unique and sometimes complex downhole processes. Reservoir monitoring tools commonly used to characterize the downhole pressure and temperature environments include thermocouples, pressure gauges, and discrete or distributed fiber-optic sensors. Distributed temperature sensing (DTS), the most common fiber-optic measurement used for SAGD reservoir monitoring, has been widely adopted for SAGD production monitoring due to its ability to accurately measure a wide variety of temperatures in harsh environments. High-measurement density along the entire SAGD well length has proven to be useful for both production optimization (Krawchick et al. 2006) and well-integrity applications. Though DTS monitoring is a primary downhole measurement tool for thermal production, other sensors may further characterize the nature of SAGD well performance when used in conjunction with DTS. Alone, temperature and pressure measurements may not yield a complete understanding of the inflow contribution in SAGD production wells. For instance, the effects of complex heat transfer may mask reservoir temperatures. Additionally, high temperatures are not always indicative of inflow and cooler liner temperatures may not signify the absence of production contribution. Distributed acoustic sensing (DAS), which is used to measure acoustic frequency and intensity in 1-m intervals along the length of a fiber-optic line, is another downhole measurement tool currently being evaluated for its ability to provide additional downhole wellbore information. Although DAS has been commonly used to characterize the acoustic environment in hydraulically fractured horizontal wells (MacPhail et al. 2012, Holley et al. 2015), it has not been extensively applied in SAGD well pairs. This paper shares select DAS and DTS monitoring data from a pilot well, the results of which improved the operator's understanding of the nature of the SAGD production. In late 2012, Devon Canada installed DTS multi-mode fiber in several production wells at SAGD assets in the McMurray Oil Sands. Single-mode fiber utilized for DAS were deployed in conjunction with multi-mode fiber, allowing simultaneous logging of DTS and DAS data throughout the wellbore. Temperature and acoustic datasets were obtained at different representative flow conditions, including stable production, rate step-down, early time shut-in, and well startup. The combined analysis of DTS, DAS, and surface production data shows that DAS was able to identify steam flashing and qualitatively define production inflow contribution and gas/liquid composition. Due to the complex, bi-directional flow in the trial well, some of these conclusions would not have established without the observations obtained from DAS monitoring.

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.

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 enseignants0,330
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,199 · 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