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Enregistrement W2973664712 · doi:10.2118/196030-ms

Reservoir Flow Allocation and Quantification Using Spectral Acoustic Data and Temperature Logs: Case Studies in Highly Deviated and Horizontal Wells Equipped with Slotted Liners and Sandscreens

2019· article· en· W2973664712 sur OpenAlexaff
Hamzeh Alimohammadi, Irina Aslanyan, Roza Minakhmetova, Vasily Skutin, Julian Martin

Notice bibliographique

RevueSPE Annual Technical Conference and Exhibition · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDrilling and Well Engineering
Établissements canadiensPetro-Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCasingWellboreFlow (mathematics)BoreholeGeologyFlow measurementPetroleum engineeringSonic loggingWell loggingGeotechnical engineeringMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In highly deviated and horizontal wells, focusing on inside wellbore data (flowmeter, hold-up, density, etc.) may not be enough to understand in full the well and particulary reservoir behavior, as most of the time downhole logging tools lack the capacity to reveal reservoir/well interaction, mainly in those cases where flows could occur outside the wellbore (e.g. slotted liner or sandscreen). The objective of this paper is to provide a unique solution following which a thorough understanding of flow inside the wellbore and up to five meters into the reservoir can be obtained by temperature and spectral acoustic logs. Fluid flows in wells completed with slotted liners or sandscreens, especially those in deviated and horizontal wells, can occur either inside or outside the liner and/or casing. The conventional production logging technique in this type of completion is usually based on results generated by a mechanical flowmeter which measures flow only inside the wellbore but fails to depict flows and entry points behind tubing/casing; for example, when there is flow through cement channels or flow inside the annular section of the wells completed with a slotted liner. Mechanical spinners have other limitations; 1) they cannot pick up small rates in low potential wells, 2) they can give false response of apparent down flow (heavy-phase recirculation) in deviated wells with 2- and 3-phase flow, 3) they are prone to harsh wellbore conditions, particulary in open-hole completions. The Total Flow analisys (borehole and reservoir flow) uses Chorus spectral acoustic and Cascade temperature logging suite is an innovative addition to conventional single and multi-array PLT tools which are designed to address the above issues. This is done by a combination of hardware and modelling solutions which can be run in highly deviated and horizontal wells with a multi-phase flow and is able to pick up small flows behind multiple barriers. This paper presents the Total Flow results of spectral acoustics and temperature logging suite run in two horizontal wells equipped with sandscreens, and two highly deviated wells, all completed with slotted liners. These are the most difficult cases where conventional production logging tools usually fail to give vigorous results on fluid entry points as wells as the flow rate at each entry point, whereas spectral acoustic and temperature logs combination can provide detailed results on both entry points and quantity of each phase. The paper also compares the results of production logging and spectral acoustics/temperature logs in three wells to emphasize how using an inappropriate tool for a certain condition could give a wrong result which is far from the actual downhole situation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,241 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2019
Routes d'admission1
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