Optimizing Production in Brown Fields Using Re-Entry Horizontal Wells
Notice bibliographique
Résumé
Reviewing of some Niger Delta oil field reservoirs indicate that most of them are brown fields, thereby vulnerable to challenges such as; coning due to reduced size of the oil column, low oil production and lack of access to the residual oil trapped between existing wells of the brown field. Due to coning occurrences in the Niger-Delta brown oil field, most wells have been shut-in and a lot of recompletions are being made in order to combat this problem. To proffer solutions to these technical challenges of these brown oil fields, this study seeks to review the potentials of re-entry horizontal well technology and its viable application to optimizing oil production from brown oil field. Re-entry horizontal well Technology involves a method of converting an existing vertical well into an horizontal well to save cost as oppose to drilling a fresh horizontal well from the surface. The object of the re-entry well is to reduced cost, especially in areas where drilling costs are very high. The re-entry horizontal in this research was represented by a virtual horizontal well to study the potentials of producing brown fields. The simulation paradigm studied was Black oil with light oil type variation of 32 O API. This article is therefore aimed at suggesting the conversion of existing vertical wells in the Niger-Delta into re-entry horizontal wells as a measure to optimize oil productionof these brown oil fields.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».