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Enregistrement W2791254433 · doi:10.2118/189773-ms

A Critical Review of Sand Control Evaluation Testing for SAGD Applications

2018· review· en· W2791254433 sur OpenAlexafffund
Jesus Montero, Salomao Chissonde, Omar Kotb, C. Wang, Morteza Roostaei, Alireza Nouri, M. Mahmoudi, Vahidoddin Fattahpour

Notice bibliographique

RevueSPE Canada Heavy Oil Technical Conference · 2018
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaRGL Reservoir Management
Mots-clésPetroleum engineeringCurrent (fluid)Flow (mathematics)Geotechnical engineeringEngineeringEnvironmental scienceGeologyMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper presents a critical review of current evaluation techniques for the selection and design of sand control devices (SCD) for Steam Assisted Gravity Drainage (SAGD) wells. With the industry moving towards exploiting more difficult reservoirs, there is a need to review the current testing methods and assess their adequacy for sand control evaluation for different operational and geological conditions. In addition to a critical review of existing sand control testing approaches for SAGD, the paper also discusses the testing parameters in previous studies to evaluate their representativeness of the field conditions in terms of interstitial seepage and viscous forces, and flow geometry. Moreover, the paper reviews the analysis and results of sand control testing in the literature and assesses the sand control design criteria in terms of the level of acceptable sand production and plugging. Furthermore, the review evaluates the suitability of the sample size, sand preparation techniques, representation of the SCD in the testing, and experimental procedures. The review shows variations in the existing sand control testing in SAGD, in terms of not only approach, sand control representation, and sample size, but also regarding operational test conditions, such as flow rates and pressures. Ideally, large-scale pre-packed tests that include the effects of temperature and radial flow geometry would more closely emulate the actual conditions of SAGD wells than most existing tests allow. High temperatures may affect sanding and plugging through changes in wettability, permeabilities, and mineral alterations. Further, the varying velocity profile in radial flow towards the SCD influences the fines migration pattern differently from the linear-flow conditions in the existing Sand Retention Tests (SRT). However, large-scale radial-flow tests are constrained by cost and complexity. Most SRT experiments have employed high flow rates, exceeding the equivalent field rates. Utilizing realistic rates for the tests and appropriately capturing the actual fluids ratios, water cuts and steam breakthrough scenarios can improve the quality of testing data. Accordingly, existing SRT experiments can be designed to incorporate, if not all, but some of the relevant physics in SAGD by employing representative viscosities, flow rates, fluid properties and ratios, stress conditions and obtain suitable live and post-mortem measurements. This critical review compiles various aspects of current sand retention tests and evaluates their applicability to SAGD well conditions. It serves as a starting point for future research by providing an overview of existing testing methods, highlighting the strengths and opportunities for improvements.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,272 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations25
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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