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Enregistrement W2922464765 · doi:10.2118/185009-pa

Quantification of Sand Production Using a Pressure-Gradient-Based Sand-Failure Criterion

2019· article· en· W2922464765 sur OpenAlexafffund
Zhaoqi Fan, Daoyong Yang, Xiaoli Li

Notice bibliographique

RevueSPE Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCementation (geology)GeologyGeotechnical engineeringPetroleum engineeringPressure gradientScale (ratio)FluidizationFlow (mathematics)Oil productionEnvironmental scienceFluidized bedMaterials scienceMechanicsEngineeringCementComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Cold heavy-oil production with sand (CHOPS) has been one of the major recovery processes for developing unconsolidated heavy-oil reservoirs by taking advantage of sand production and foamy-oil flow. However, effective characterization and accurate prediction of sand production is still a challenge. In this work, a pressure-gradient-based sand-failure criterion is proposed for quantifying sand production and characterizing wormhole propagation. The proposed sand-failure criterion was initially developed at the pore-scale level, while a pseudointeraction force between two neighboring sand grains was proposed to implicitly represent the potential contributions of cementation and geomechanical stresses to the fluidization of sand. The criterion was then extended to a grid scale within a wormhole because the pressure gradient is constant at either a pore scale or a grid scale. With the bottomhole pressure being an input constraint, the proposed sand-failure criterion was validated with good agreement by reproducing production profiles and wormhole propagation from laboratory experiments and a CHOPS well in the Cold Lake Oil Sands Area. This was a confirmation that the proposed sand-failure criterion can be used to characterize the sand production in a CHOPS process.

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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,313

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations29
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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