Unplugging Standalone Sand Control Screens with High-power Shock Waves: An Experimental Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Previous studies showed that different parameters influence the plugging of completion tools. These parameters include (i) rock mineralogy, (ii) reservoir fluids properties, and (iii) type of completion tools. Although different methods have been used for unplugging these tools, there is still debate regarding performance of these methods on damage removal. In this study, we assessed the performance of high-power shockwaves generated from an electro-hydraulic stimulation (EHS) tool on cleaning completion tools plugged during oil production. These devices were extracted from different wells in Canada, Europe, and the US. First, we evaluated the extent of cleaning for the plugged completion tools using an EHS tool at the lab-scale. We examined the slots/screens before and after the treatment to show the performance of the EHS tool. Next, we analyzed the mineral composition and morphology of the plugging materials removed after the treatment by conducting X-Ray Diffraction (XRD), Scanning Electron Microscopy (SEM), and Energy Dispersive X-Ray Spectroscopy (EDS) analyses. Finally, we reviewed the pulsing stimulation treatment results applied to several field case studies. The results of unplugging sand control devices at the lab-scale showed that more than 50% of plugged slots/screens were cleaned after 45 pulses of shockwaves. The characterization results showed that the main plugging materials are calcite, silicate, and iron-based components (corrosion products). The results of field case studies showed an improved oil production rate after the pulsing stimulation treatment. This paper provides a better understanding of the performance of shockwaves on damage removal from plugged completion tools. The results could provide a complementary tool for production engineers to select a proper method for treating the plugged tools.
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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 | 0,001 |
| 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 ».