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Enregistrement W2610888945 · doi:10.2118/157935-pa

Estimation of CHOPS Wormhole Coverage From Rate/Time Flow Behaviors

2017· article· en· W2610888945 sur OpenAlexaff
Lei Xiao, Gang Zhao

Notice bibliographique

RevueSPE Reservoir Evaluation & Engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensUniversity of ReginaHusky Energy (Canada)
Organismes subventionnairesMassachusetts General Hospital
Mots-clésWormholeDimensionless quantityMechanicsFlow (mathematics)Work (physics)Computer scienceGeologyEngineeringPhysicsClassical mechanicsMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary In wormholed reservoirs with cold-heavy-oil-production-with-sand (CHOPS) wells, regions covered by wormhole networks are estimated by analyzing rate/time flow behaviors along with pressure and sand-production data. In this work, the concept of effective wormhole coverage is proposed as a proxy of the drainage region of CHOPS wells with complex wormhole networks. The wormhole intensity is defined as the total length of wormholes per unit effective wormhole coverage. A CHOPS flow model is developed by use of the boundary-element method (BEM) to account for various boundary conditions, wormhole morphologies, and effects of wormhole dynamic growth. Transient pressure and rate responses calculated by the model are validated by comparing with analytical solutions and numerical simulations. Modeling results show that the effective wormhole coverage and wormhole intensity within the region dominantly affect the characteristics of pressure and rate/time behaviors, regardless of the detailed wormhole morphologies. Accordingly, dimensionless pressure and rate type curves are developed to match flow behaviors, such as wormhole linear- and transitional-flow regimes to estimate effective wormhole coverage of CHOPS wells with available field data. This work extends the literature with fast type-curve matching of pressure and rate/time behaviors instead of generally practiced numerical-simulation routines. A field case with rate and sand-production data is successfully analyzed to show great potential of applying the proposed approach to characterize CHOPS wormholes.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,251 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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