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Enregistrement W2761412707 · doi:10.2118/187806-ms

Modelling of Injection Well Capacity with Account for Permeability Damage in the Near-Wellbore Zone for Oil Fields in Western Siberia

2017· article· en· W2761412707 sur OpenAlexaff
С. А. Боронин, Kristina Tolmacheva, Andrei Osiptsov, Denis Orlov, Dmitry Koroteev, A. N. Sitnikov, A. A. Yakovlev, Boris Belozerov, E. V. Belonogov, Rail Galeev

Notice bibliographique

RevueSPE Russian Petroleum Technology Conference · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensOptech (Canada)
Organismes subventionnairesSkolkovo Institute of Science and Technology
Mots-clésPermeability (electromagnetism)Petroleum engineeringWellborePorosityGeologyMechanicsOil fieldSuspension (topology)Injection wellPorous mediumFiltration (mathematics)Water injection (oil production)Geotechnical engineeringChemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract One of the key fundamental problems in using in jection wells to maintain the reservoir pressure for efficient roduction from oil and gas wells is the colmatation of the near-wellbore zone, which results in the permeability damage, and, hence, the decrease in the injectivity. In these cases one needs to increase the pumping pressure or introduce additional filtering systems on surface, which generally increases the cost of field development. For optimization of the flooding process, it is proposed to use a combined approach based on modeling of suspension filtration with account for colmatation of the near-wellbore zone and applying a cycling regime of injection. A 1D three-continua model is proposed for suspension filtration to describe the permeability damage in the near-wellbore zone of injection wells in the fields of Western Siberia. Governing equations are derived using the multi-continua approach. The carrier phase, as well as the particles, which are being transported and deposited, are described as three distinct continua in terms of field variables. The application of the multi-continua approach allows one to reduce the number of free parameters of the model. The model takes into account the effects of sedimentation (trapping) of particles in the pores (colmatation), mobilization of particles at the velocities higher than a certain threshold value. The model has gone through a thorough validation campaign against significant amount of experimental data with contamination of porous samples by suspensions (core flooding experiments) and mobilization of pre-seeded particles in sand packs. Experimental study of self-colmatation of cores produced from Vendian deposits in one of West Siberian oilfields during the injection of a particle-free fluid. It is found that at a fixed filtration rate, the permeability of rock cores decreases and levels off. An increase in filtration rate results in further decrease of the permeability. In order to reproduce the experimental data on self-colmatation, the three-continua model of filtration was modified to take into account two types of deposited particles: particles attached to pore walls, which are the source of migrating particles, and the particles plugging or bridging the pore throats, which reduce the permeability of the porous medium. The numerical simulations showed that the modified model allows to reproduce the self-colmatation of natural cores, the values of free parameters were found by tuning the model against theobtained experimental data. We carried out the simulations of distributions of reduced permeablity, concentration of suspended particles and the concentration of trapped particles in pores in the nearwellbore zone at continuous and periodic water flooding. It is found that there are periodic regimes of water injection, in which the permeability of the rock is not damaged. The study will be continued after the generalization of suspension filtration model to describe colmatation of a rock both by external and internal fines as well as the calibration of the model against data of experiments carried out using on natural cores.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,144
Score d'incertitude au seuil0,678

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,215 · 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'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

Citations6
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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