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Enregistrement W2904927092 · doi:10.2118/1218-0057-jpt

Waterflooding With Active Injection-Control Devices Improves Oil Recovery

2018· article· en· W2904927092 sur OpenAlexaboutno aff
Chris Carpenter

Notice bibliographique

RevueJournal of Petroleum Technology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetroleum engineeringCompletion (oil and gas wells)Tight oilWater injection (oil production)Well controlOil in placeGeologyHydraulic fracturingOil productionFossil fuelPetroleumEnvironmental scienceEngineeringMechanical engineeringDrillingWaste management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article, written by JPT Technology Editor Chris Carpenter, contains highlights of paper SPE 189824, “Strategic Waterflood Optimization With Innovative Active Injection-Control Devices in Tight Oil Reservoirs,” by Kyle Barry, SPE, Ryan McDowell, SPE, and Kevin McArthur, Crescent Point Energy, and Anton Kozin, SPE, Trena Marie Stretch, Avo Keshishian, and Jawad Farid, Schlumberger, prepared for the 2018 SPE Canada Unconventional Resources Conference, Calgary, 13–14 March. The paper has not been peer reviewed. This paper presents the implementation of an approach for improving oil recovery by water-injection optimization using injection-control devices (ICDs) in unconventional reservoirs. In late 2016, a trial campaign began in southeastern Saskatchewan that applied ICDs in relatively low-flow-rate environments to offset production decline and improve recovery. Early-term results show that an improvement in oil recovery greater than 25% over typical waterflood configurations is possible. Introduction To offset production decline caused by normal pressure decline and reservoir drainage, secondary recovery using water injection has been administered in three Saskatchewan tight oil plays. This study will be focused on the Bakken formation, the area with the most-complete historical data set available to the authors. The original completion and well-spacing plan has resulted in occasional direct water channeling from injection to production wells. This is believed to be caused by hydraulic fracturing. In some cases, this communication has limited waterflood sweep efficiency and is referred to as short-circuiting of injection fluid. Chemical and mechanical diversion techniques have been implemented to address short-circuiting with varying degrees of success. Field Development The simplest means to waterflood a multi stage fractured well is to reverse the direction of flow and to bullhead water from the surface without diverting or compartmentalizing fluid flow. Because the water follows the path of least resistance, nonuniform fluid injection along the wellbore and into the formation may occur. In some instances, short-circuiting of producing wells through fracture paths may occur. Using distributed temperature sensing (DTS), the operator was able to investigate wells that were suspected of short-circuiting or channeling. Many attempts were made to redirect flow from the paths of least resistance by use of various viscous fluids and solid diverters. The effectiveness of these treatments was inconsistent and, in some cases, required multiple applications. The operator began investigating the application of mechanical diversion and isolation of sections of the wellbore to enable physical control of flow rates into different areas along the lateral wellbore. Compartmentalization With ICDs The nozzle diameter of ICDs can be adjusted to compensate for variations in reservoir and fracture injectivity resulting from variable permeability effects and frictional pressure losses along the wellbore, known as the heel-to-toe effect. The installations can be run in openhole configurations and within cemented or noncemented tubulars.

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 enseignants0,322
Score d'incertitude au seuil0,453

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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