Design of Autonomous Inflow Control Device Completions in Heavy Oil for Complex Reservoir Structures
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding reservoir structures is necessary when using autonomous inflow control devices (AICDs). Without a sound knowledge of nearby structures or manmade elements, such as injectors, production from heavy oil applications or any advanced completion may fall short of operator expectations. This paper provides several field examples to help illustrate the importance of understanding reservoir structures when using AICDs. The approach of this study is based on using a near wellbore (NWB) hydraulic simulator coupled with a reservoir simulator to capture holistically the completion/reservoir effects and interaction. With this approach, the production of unwanted fluids is delayed. When unwanted fluids do eventually break through, the AICD can greatly reduce the negative effects of the unwanted fluids on well production. Usually, the unwanted fluids are water and/or gas. Unwanted water is typically (but not limited to) coning or fingering from bottom or edge water drive or from nearby injectors. Gas is coned or fingered downward from the gas cap. Results show that, without understanding the structure and nearby anomalies of the reservoir, operators utilizing ICDs or AICDs can exacerbate the production of unwanted fluids. Field examples are derived primarily from heavy oil well completions designed for multiple operators in Columbia, Ecuador, Argentina, Brazil, Mexico, Alaska, and Canada over the last eight year period. Typically, completion design must change as more information is gathered about the reservoir. Structural maps are often difficult to obtain, however importing the reservoir model into the design reservoir simulator model adds value. However, the field simulator grid blocks can be too large, creating a lack of definition along the horizontal well, and log data may not be included. This paper presents some simple methodologies in generating the most effective design possible from provided data. Establishing clear communication, gathering as much data as possible (including structural maps), and using proper models and simulators are key to optimizing advanced completion designs, particularly when utilizing AICDs in heavy oil.
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 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 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 ».