Study and Application of Diagnosis Curves of Water Channeling Patterns for Horizontal Well in Bottom-water Heavy Oil Reservoir
Notice bibliographique
Résumé
Researches on the water breakthrough patterns and laws of horizontal well are weak. Based on this, a typical model was established by using the geology and reservoir parameters of the heavy oil reservoir with large bottom water in the Bohai Sea. Generally, there are 4 water-out patterns for horizontal well in bottom-water heavy oil reservoir, including punctiform breakthrough waterflooding in a local horizontal section, punctiform breakthrough waterflooding in several local horizontal sections, linear breakthrough waterflooding in the whole horizontal section, and water channeling along high permeability zone. Then, the typical diagnosis curves of these water breakthrough patterns were drawn by studying WOR (water-oil ratio) and its first-order time derivative. However, there are usually value errors in the actual production data, so the interference of noise signals in production data would reduce the accuracy and reliability of water output diagnosis. Using wavelet transform method to denoise dynamic data can simultaneously guarantee both the smoothness and approximation of derivative curves. Finally, the effective measures of different water flooding modes were put forward by the case study of 22 horizontal wells in LD bottom-water reservoir. It has reference significance for efficient development of bottom-water reservoir with horizontal wells in high water cut stage.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».