Pressure Transient Analysis in Advanced Wells Completed with Flow Control Devices
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Inflow Control Devices (ICDs) modify the inflow profile of a multi-zone well completion. Their imposition of an extra pressure drop at the sandface has proven to be particularly effective at delaying the breakthrough of (unwanted) water or gas in wells with long completion lengths. It is widely accepted that an ICD completion improves the field's economics; but the question of whether and why an ICD completion affects the accuracy of standard Pressure Transient Analysis (PTA) workflows has not been addressed. A typical ICD completion is designed to create an extra pressure drop of a similar magnitude to the well's expected reservoir drawdown when producing at its target rate. This paper shows why this extra pressure drop cannot always be treated as an additional skin value during PTA. This is because the ICD's pressure drop is a time dependent variable, varying with both fluid's viscosity and flowrate through the device. A nonlinear pressure loss can, sometimes, distort the pressure response and render conventional PTA methods inaccurate. The study presented in this paper uses an integrated, dynamically coupled, wellbore and reservoir model to define the limits within which treating the ICD pressure drop as an additional skin is a valid assumption and when its nonlinear nature will result in an inaccurately estimated value of skin and reservoir permeability. A general workflow for the analysis of PTA data measured in liquid producing wells completed with ICDs is proposed for the derivation of realistic values of the formation damage skin. The workflow has also been adapted for routine monitoring of wells completed with ICDs. The value of this study is illustrated by its application to two data sets from the North Sea's Golden Eagle field. This is an ideal field to test the validity of our theoretical analysis due to well completions with multiple levels of inflow control together with "state-of-the-art", downhole sensors. The results of this work allows Reservoir and Production Engineers to differentiate between deteriorating well performance due to increasing watercut and that due to an increasing formation damage skin.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».