Application of High Temperature Coatings for Near-Surface Corrosion Mitigation on SAGD Wells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Near-surface casing corrosion has been observed to occur on operating steam-assisted gravity drainage (SAGD) wells in the Surmont field. The corrosion issue could pose risks to containment assurance and have negative implications on well economics throughout the life cycle. This paper discusses how the corrosion was first identified and then successfully mitigated using a high temperature coating solution on the production casing. The methodology used for coating testing, evaluation, and selection is also discussed. A two-tiered testing program was developed to qualify suitable coatings for the Surmont application. Eleven coating systems from various suppliers were first tested in the lab in a screening exercise to identify the best-in-class coatings for further evaluation. The top six performing coatings were then tested in the field environment to complete the evaluation. Coating performance was evaluated using a series of standard test methods. Out of the eleven candidate coatings, only two coatings qualified for the high temperature application in Surmont. These coatings are expected to provide long-term corrosion protection of the production casing at an optimized cost. One of these two coatings was successfully applied on an operating well and has provided reliable corrosion protection after four years of service. The methodology discussed in this paper for coating evaluation and application has been successfully implemented in the Surmont field. The findings from this work can be used to mitigate near-surface corrosion which will result in improved containment assurance and well economics.
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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 ».