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Enregistrement W2978997404 · doi:10.2118/195618-pa

The Effect of Production-Logging-Tool Data on Scale-Squeeze Lifetime and Management of Scale Risk in Norwegian Subsea Production Wells: A Case Study

2019· article· en· W2978997404 sur OpenAlex
M. M. Jordan

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSPE Production & Operations · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDrilling and Well Engineering
Établissements canadiensNalco (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubseaLoggingPetroleum engineeringPermeability (electromagnetism)Environmental scienceScale (ratio)Production (economics)Well loggingEngineeringMarine engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Because of the higher cost of scale management for subsea (SS) operations compared with platform or onshore fields, and because of the more limited opportunities for interventions, it is becoming increasingly important to obtain and use real production data from wells rather than estimated zone flow contribution from simple permeability (k) and height (h) models for scale-squeeze-treatment design. In this paper I discuss how scale-squeeze treatments were designed (coreflood evaluation of inhibitor retention/release) and deployed for three SS heterogeneous production wells. A permeability model and a layer-height model were initially developed for each well using detailed geological log data, estimated water/oil-production rates, and the predicted water-ingress location within the wells. Two wells were each treated three times using bullhead scale-squeeze treatments, with effective scale control being reported over the designed lifetime. A production log was acquired before the fourth squeeze campaign of these two wells. This information was incorporated into the squeeze simulation to allow review of the ongoing third squeeze and enhance design accuracy for the upcoming fourth squeezes. A third well was treated twice before production-logging data became available, and the performance of treatments to this well is also assessed. The production-logging-tool (PLT) data proved very important in changing the understanding of fluid placement and the water-ingress location during production, resulting in changes to the isotherm values used to achieve effective history match to the inhibitor returns (with PLT data incorporated in all three wells), and most significantly affecting the squeeze lifetimes. It was possible to significantly extend the treatment lifetime of two of the wells (cumulative produced water to minimum inhibitor concentration), while the treatment life of one well was greatly reduced because of the PLT-data-modified model predictions. In this paper I outline the process of reservoir/near-wellbore modeling that is used for most initial squeeze-treatment service companies deployed in the North Sea. I will highlight in detail the value that PLT data can provide to improve the effectiveness of squeeze treatments in terms of understanding of fluid placement during squeeze deployment and water-ingress location within heterogenous production wells. The intention of this paper is to highlight the value that these types of data can provide to improve scale management (squeeze treatment and water shutoff) such that the value created more than offsets the cost of acquiring such information for SS production wells.

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.

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 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 enseignants0,186
Score d'incertitude au seuil0,676

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,232
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