Optimized Milling and Intervention Operations in Low Pressure Wells by Combining Real-Time Downhole Telemetry and Diverting Agents
Notice bibliographique
Résumé
Abstract During an underbalanced milling campaign in an area of the Montney formation in the Western Canadian Sedimentary Basin (WCSB) in 2017 to early 2018, a well servicing company experienced a series of three coiled tubing complete immobilization incidents. An initiative was created between the well servicing company and the well operator to address the growing challenges associated with underbalanced milling. The approach was a yearlong process of introducing real time downhole telemetry and fluid loss agents to milling operations. Downhole telemetry was utilized to better understand motor performance, decrease motor damage and identify the key factors in lost circulation events. Far field diverting agents were then pumped through the cleanout or milling bottomhole assembly (BHA) to optimize fluid returns and reduce the required nitrogen volumes. After tracking results, best practices were put in place to ensure a repeatable operation. Not only were immobilization events eliminated, but achievable depth, well complexity and operational efficiencies were all pushed further than predicted. By utilizing data from the downhole telemetry tools, fluid inflow in specific zones was identified as the reason for lost circulation. Best practices were then put in place to identify and rectify fluid inflow in less time than previous practices. Overall time savings were realized by the operator along with repeatable results that reduced financial risk. This paper outlines the technical details that contributed to a new and unique approach to underbalanced coiled tubing interventions that has exceeded the limits previously considered possible in challenging well conditions.
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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 ».