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Enregistrement W2918637382 · doi:10.2118/187075-pa

Multizone Casedhole Frac Packs and Intelligent-Well Systems Improve Recovery in Subsea Gas Fields

2019· article· en· W2918637382 sur OpenAlexaff
Robert C. Burton, W. W. Gilbert, Graham Fleming, J. C. Leitch, Manabu Nozaki, Vibhas J. Pandey, M. D. Adams, E. M. Peterson, Lingxiao Zhou, Tony Ray

Notice bibliographique

RevueSPE Drilling & Completion · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensConocoPhillips (Canada)
Organismes subventionnairesConocoPhillips
Mots-clésSubseaWell controlPetroleum engineeringEngineeringOil shalePressure systemNatural gas fieldGeotechnical engineeringMarine engineeringGeologyMechanical engineeringNatural gasDrillingWaste management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary A nine–well subsea development project has been completed using casedhole frac packs (CHFPs) for sand control and multizone intelligent–well systems (IWSs) to improve recovery from a series of shallow, low–pressure gas reservoirs. In these wells, CHFPs have been installed to provide reliable sand control over the long, low–net–to–gross–ratio sand/shale target sequence: typically, three to six frac packs per well. This outer CHFP completion is then augmented with a multizone IWS, consisting of isolation seals, surface–controlled zonal–isolation valves, and downhole–pressure/temperature (DHP/T) gauges. The IWS string is run as a separate inner string to provide flow–monitoring capability and allow shutoff of zones producing high water volumes. This critical water–shutoff capability eliminates the risk of one or more high–water–production zones loading up and killing adjacent low–pressure gas zones, with the associated loss of reserves. To date, a total of nine wells have been completed and are being produced from three subsea gas fields. To maximize recovery from the fields’ numerous but relatively thin gas reservoirs, production wells are completed over three to six separate intervals. These frac–packed intervals are then grouped to allow flow control and pressure/temperature monitoring to occur through up to six surface–operated interval control valves (ICVs) and associated downhole gauges. This combination of sand control and intelligent–well control has provided an ability to perform multirate tests (MRTs) and pressure–buildup (PBU) tests on each reservoir interval to detect the start of water production or identify other impending production issues. After approximately 6 years of production service to the October 2018 date of this paper, 16 of the 34 zones completed in the nine–well project have been shut in to eliminate high water production. These water–shutoff actions performed using the surface–controlled ICVs are estimated to have improved gas–recovery factors from 50 to 60% without requiring rig intervention. This paper describes the reservoir challenges addressed and the completion–design and –operating practices used in this successful program.

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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,663

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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