Feasibility Analysis and Optimal Design of Acidizing of Coalbed Methane Wells
Notice bibliographique
Résumé
Plugging is a prominent reason for production reduction in coalbed methane (CBM) wells. In order to solve this problem, authors conducted the feasibility analysis and optimal design of acidizing of CBM wells to remove the plugging in Hancheng block (H block) China. First, X-ray diffraction analysis shows that the plugging contains acid-soluble minerals and the field case indicates that acidizing effect is positively correlated with the content of acid-soluble minerals. Inspired by this, authors analyze determining factors of the content of acid-soluble minerals. Well logging parameters (DEN, AC, GR) are selected to establish a neural network model to predict the content of acid-soluble minerals. Furthermore, a feasibility criterion of acidizing of CBM wells is proposed. Then, a forward model and an inversion algorithm are proposed to diagnose the plugging. The multisolution problem of parameters inversion is solved by the Gauss–Marquardt (G-M) algorithm based on the stochastic initial value and maximum probability. Combining this method with the current numerical model of acidizing, authors present an optimal design in order to optimize the volume and injection rate of the acid. Meanwhile, by experimental study, authors propose a new acid formulation. Finally, results have been applied in the field to confirm the feasibility of the acidizing. It turns out that acidizing is an effective stimulation technology for some specific CBM wells, and the feasibility analysis and the optimal design can improve the effect of acidizing of CBM wells.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».