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Enregistrement W2759159109 · doi:10.2118/1017-0098-jpt

Technology Focus: Sand Management and Sand Control (October 2017)

2017· article· en· W2759159109 sur OpenAlexaboutno aff
Xiuli Wang

Notice bibliographique

RevueJournal of Petroleum Technology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOil and Gas Production Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOil sandsPetroleum engineeringSubmarine pipelineGeologyMining engineeringEnvironmental scienceGeotechnical engineeringGeographyAsphaltArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Technology Focus More than half of all existing wells are estimated to require sand control or sand management throughout their lifetime, including unconsolidated sandstone in conventional reservoirs or flowback in unconventional reservoirs. The majority of recent major hydrocarbon discoveries, from Africa (Mozambique, Angola, and Tanzania), transcontinental countries (Egypt), North America (US and Canada), to Far East Asia (Malaysia), are offshore with high-permeability soft formation sands. Approximately half of them are gas-bearing reservoirs. High-flow-rate gas wells are particularly susceptible to sand production. High-velocity or turbulent fluid flow generates large drag forces, dislodging unconsolidated sand particles. The free-flowing particles can erode downhole and surface equipment, including well-control barriers. In a worst-case scenario, this can lead to dangerous uncontrolled production. To ensure successful sand management, a multidisciplinary engagement is necessary. The teams should be able to predict sanding tendencies, detect the sanding locations, select appropriate downhole sand-management and -control devices, and implement the best operating practices for the life of the well. Because of the current downturn, operators are shifting their efforts to the revitalization of existing wells in order to squeeze more production from depleted reservoirs. The same holistic sand-management tactic should be applied to remedial sand control. In summary, production from sand-prone reservoirs is a daunting task, with formidable challenges. Sand management and control remain as an old problem but with new challenges because of the suppressed oil and gas prices. Cost-saving and value-adding solutions are vital now more than ever. For more information, read the featured papers, recommended additional reading, and other publications at OnePetro. Recommended additional reading at OnePetro: www.onepetro.org. SPE 181596 Defining Sand Control in an Uncharted Frontier: A Case Study on the Zawtika Field Development in Myanmar by Graham Grant, PTTEP International, et al. SPE 181360 Case History: Integrated Approach to Sand Management and Completion Evaluation for Sand Producer in a Mature Field, North Sea by M. Ruslan, Dong Oil and Gas, et al. SPE 182511 New Criteria for Slotted-Liner Design for Heavy-Oil Thermal Production by Mahdi Mahmoudi, University of Alberta, et al.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,889
Score d'incertitude au seuil0,684

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,219 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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