Effect of sulphur deposition on well performance in a sour gas reservoir
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Sulphur deposition has been the centre of attention in sour gas reservoir development. While Roberts's solubility model is widely used in sour reservoir damage to describe elemental sulphur precipitation and deposition in a near‐wellbore area, this model cannot accurately predict a change in sulphur solubility. A productivity prediction model, with consideration of sulphur deposition, is also not complete, particularly for modelling sulphur deposition and fractured horizontal wells. In this study, based on the unsteady percolation mechanics theory and superposition principle, we develop a new numerical model to quantify fractured horizontal well production by combining various sulphur solubility models. We examine the effects of sulphur deposition on permeability, porosity, and production performance. The results show that sulphur deposition damages reservoirs and thus decreases well production in later stages. These results also show that the permeability and porosity reduction using Roberts's sulphur solubility model is greater than that using Hu et al.'s sulphur solubility model. The damage degree is relatively smaller when using Hu et al.'s sulphur solubility model, and the effect of sulphur deposition on a production performance curve is negligible. Moreover, Hu et al.'s model is closer to actual production data. The results can guide reservoir engineers to optimize development plans in sour gas reservoirs.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».