Through Tubing Casing Break Detection: An EM Thickness Tool Application
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Maintaining healthy well integrity in heavy-oil thermal wells is a challenge. Steam causes significant variation in temperature along the wellbore resulting in excessively high stresses that can result in parted casing or even a complete casing failure. Determining casing break/failure condition is an important part of managing thermal well integrity. Identifying potential risks based on findings from electromagnetic (EM) casing inspection logs is essential to plan mitigation actions. EM casing inspection logs can also be run prior to putting wells on steam injection to establish a baseline and regularly evaluate well integrity via a time-lapse methodology. In this paper, we have outlined the successful application of Pulsed Eddy Current (PEC) Electromagnetic casing inspection technology in thermal well integrity. One of the major benefits of PEC casing inspection technology is a reliable method to locate casing breaks. It provides casing inspection without retrieving tubing (first pipe) that saves time and costly workover. This paper briefly explains the PEC technology, how it has been deployed, and the methodology developed to quickly and clearly identify casing breaks because one of the evaluation challenges is that the typical thermal casing break occurs in the vicinity of the casing collar. We have demonstrated in the paper validation of the PEC technology for detecting casing breaks. It includes downhole comparison with a traditional multi-finger caliper log after the tubing is pulled. The paper includes some case study examples of how PEC has been used to successfully identify casing breaks and conclude with a summary collected over five years of PEC application with a 100% success rate in more than 200 Canadian heavy oil wells.
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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 ».