Liner-Deployed Inflow Control Devices ICD Production Results in MacKay River SAGD Wells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ever since horizontal drilling became prominent decades ago, it has been the goal of oilfield operators to find an effective mechanism for controlling the toe-to-heel flux into the production liner to delay and/or reduce the inflow of unwanted fluids such as water, gas and steam, in order to maximize sweep efficiency and oil production/recovery. Inflow Control Devices (ICDs) are basically flow restrictors installed along the completion string to alter the pressure drawdown on the reservoir by choking back the high permeability/high mobility zones while allowing more influx from the lower permeability/lower mobility zones. In steam assisted gravity drainage (SAGD) production wells the primary goal is to operate at lower subcool while minimizing live steam production. The pace of ICD technology adoption has accelerated amongst the operators since its benefit was made prominent in the Surmont field (Stalder 2012). PetroChinaCanada (formerly known as Brion Energy) recognized the technical opportunity and commenced implementation of an ICD technology trial at its MacKay River asset. The technology selection, ICDs sizing and performace prediction was conducted in 2013 (Becerra et al). In 2014 two SAGD production wells, each located on different pads, were selected to evaluate if ICDs could have a beneficial impact on performance. The purpose of this paper is to present preliminary results of the two ICD producer wells which, as of November 2017, have shown superior performance to their non-ICD neighboring wells after about 6 months of production.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».