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Enregistrement W2980064011 · doi:10.3390/en12203881

Experimental Study on Water Shutoff Technology Using In-Situ Ion Precipitation for Gas Reservoirs

2019· article· en· W2980064011 sur OpenAlexaff
Xu Zhang, Weihua Liu, Lilong Yang, Xiang Zhou, Ping Yang

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesChongqing Municipal Education Commission
Mots-clésPrecipitationIonVolumetric flow rateEnvironmental sciencePermeability (electromagnetism)Formation waterWater injection (oil production)Petroleum engineeringChemistryMaterials scienceGeologyMeteorologyMechanicsMembrane

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Once a gas well begins to produce water, gas production will be seriously affected. If no effective measures are taken, the gas well will be shut down. Although some methods can be adopted to limit the production of unwanted water in gas reservoirs, they do not radically solve the problem of excessive water production, which may cause gas shutoff and dramatically increase the cost of dealing with disposing of the unwanted water. In this study, water shutoff technology with in-situ ion precipitation was tested for a gas well in southwest China, with results demonstrated through experiments of ion precipitation distribution and core displacement. The results of the ion precipitation distribution experiments show that it can be artificially controlled to produce ion precipitation blocking the water layer. The distribution of ion precipitation depends on influencing factors including injection flow rate, injection height, and ion concentration, which is generally hill-shaped. Dynamic displacement experiments through two types of cores (matrix core and fracture core) show that during the process of injecting gas-field water into the core, the ion precipitation caused by the in-situ reaction constantly blocked the seepage channel, resulting in a significant decrease in the injection rate. After injection of the gas-field water, the permeability of the core decreased, the starting pressure gradient increased, and the effect of water shutoff was remarkable. Given the experimental results, the in-situ ion precipitation water-plugging technology for gas reservoirs can directly solve the problem of water production in gas wells in the water layer because it can block the water layer by using formation water itself. This technology has promise for use in southwest China and can provide technical guidance for other gas reservoirs.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,245 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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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