MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2917594986 · doi:10.2118/1112-0128-jpt

Technology Focus: Gas Production Technology (November 2012)

2012· article· en· W2917594986 sur OpenAlexaboutno aff
Scott Wilson

Notice bibliographique

RevueJournal of Petroleum Technology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProduction (economics)Natural gasTest (biology)Resource (disambiguation)Natural resourceEarth sciencePetroleum engineeringGeologyBusinessNatural resource economicsComputer scienceEngineeringEconomicsPolitical scienceWaste managementPaleontologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Technology Focus This months’ Gas Production Technology feature may provide solutions to problems that have plagued our industry for years. It has always been impossible to unequivocally answer, “Where should I set the tubing tail in a long vertical completion?” or “Should I drill a horizontal well toe up or toe down?” because one cannot isolate the effect of one parameter from all others in a real well. If history is a guide, only years of keen observations in many wells will lay the foundation on which industry will postulate, test, and realize technical breakthroughs. Two papers present examples of such keen observations, while a third envisioned a long-term test in Alaska that could unlock the secrets of natural gas hydrates. In 2008, the US Minerals Management Service reported that between 11,000 and 34,000 Tcf of methane is trapped in hydrates just in the northern portion of the Gulf of Mexico; so, this resource is game-changing, even if only a small fraction is recoverable. That is the good news. The bad news is that researchers worldwide have spent more than 25 years and billions of dollars studying naturally occurring hydrates, with little progress toward demonstrating commercial scale production. Like any other natural resource, hydrates come in a variety of natural environments. A few are significantly more suitable to production than the rest. Written in 2010, paper OTC 22152 described an optimal production test location, with high permeability and hydrate-saturated sand at temperatures that would allow spontaneous methane production with a small decrease in pressure. It also happens to be in the middle of one of the largest concentrations of oilfield infrastructure in the world. In 2011, the Ignik Sikumi 1 (Inuit for “fire in the ice”) was drilled next to the gravel road near the Prudhoe Bay L-pad, and, in early 2012, the longest hydrate production test was conducted. Although the formal objective was to evaluate CO2/methane exchange in the field, the well produced intermittently for 30 days, giving a hint of what could happen on a simple long-term depressurization test. Even though this was a step forward, it will remain unclear what recoveries were a result of CO2/methane exchange, nitrogen-injection stimulation, pressure depletion, or something we have not considered. As with any complex system, only long-term and repeated tests can isolate the critical mechanisms. Because the well was plugged and abandoned as the ice pad melted with the approaching summer, we still have a long way to go to see if hydrates can live up to their potential. More details can be found at www.netl.doe.gov. Recommended additional reading at OnePetro: www.onepetro.org. SPE 151611 Taking Advantage of Fines Migration Formation Damage for Enhanced Gas Recovery by P.T. Nguyen, University of Adelaide, et al. SPE 142283 Effect of Water Blocking Damage on Flow Efficiency and Productivity in Tight Gas Reservoirs by Hassan Bahrami, Curtin University, et al. SPE 141036 Gas Well Dewatering Method Field Study by Rick D. Haydel, Altec, et al. SPE 153072 Production Data Analysis in Eagle Ford Shale Gas Reservoir by Bingxiang Xu, China University of Petroleum, Beijing, et al. SPE 153073 Cyclic Shut-In Eliminates Liquid Loading in Gas Wells by Curtis Hays Whitson, NTNU/PERA, et al. SPE 145576 Two-Phase Flow Choke Performance in High-Rate Gas/Condensate Wells by Hamid Reza Nasriani, Iranian Central Oil Fields, et al.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,600
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,213 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Petroleum TechnologyMême sujetMethane Hydrates and Related PhenomenaTravaux en français237 207