Enhancing the Effectiveness of Vertical Water Injection Wells With Inflow Control Devices (ICDs): Design, Simulation and Economics
Notice bibliographique
Résumé
Water injector completion techniques used traditionally, such as frac packs or openhole standalone screens, were judged to be incapable of meeting all completion objectives and have been reported to loose injectivity over time coupled with the issue of long term injection conformance due to plugging. Another major challenge is to achieve even distribution of the injected water into all zones along the wellbore. Permeability contrasts, formation damage, creation of thief fractures, and changes in wellbore injectivity need to be managed to avoid early breakthrough in adjacent production wells. This study presents the application of inflow control devices (ICDs), fined tuned by reservoir simulations for balancing the water injection profile into various sand formation zones in an open–hole completed injector well in Flo-Z6, a stratified Niger Delta reservoir with communicating layers. The solution targeted at developing a screening tool for deciding candidate layers in Flo-Z6 reservoir and installing special flow control devices, tailor-made for injection wells and with correct nozzle sizes for this particular case. The results from this study show that, the installation of ICDs with different nozzle configuration in the injector wells tailored to equalize the water outflow (for better sweep efficiency), improved the field oil recovery by 11.9% (6.6MMstb). Economic indicators used to validate the profitability of the investment further showed that completing the injectors with different ICD nozzle configuration was more profitable, with an NPV@10% of $192.5million, profit per dollar invested of $6.6, DCF-ROR of 81% and a pay-out period of 1.2 year which is relatively short.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».