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Enregistrement W3022128149 · doi:10.2118/0520-0059-jpt

Intelligent Completion Installations Instrumental in Brazilian Presalt Development

2020· article· en· W3022128149 sur OpenAlexaboutno aff
Chris Carpenter

Notice bibliographique

RevueJournal of Petroleum Technology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompletion (oil and gas wells)MilestoneSubmarine pipelineProject managementEngineeringOperations researchComputer scienceCivil engineeringEnvironmental sciencePetroleum engineeringGeographySystems engineeringArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article, written by JPT Technology Editor Chris Carpenter, contains highlights of paper SPE 195935, “Hundredth Intelligent Completion Installation: A Milestone in Brazilian Presalt Development,” by Eduardo Schnitzler, SPE, Luciano Ferreira Gonçalez, and Roger Savoldi Roman, Petrobras, et al., prepared for the 2019 SPE Annual Technical Conference and Exhibition, Calgary, 30 September–2 October. The paper has not been peer reviewed. Presalt heterogeneous carbonate reservoirs typically present long net pays, high production and injection rates, and flow-assurance risks. The complete paper presents a discussion of the use of intelligent well completion (IWC) in Santos Basin Presalt Cluster (SBPSC) wells. With the use of this technique and the introduction of several improvements, well-completion time was reduced to less than 50% of that seen in initial wells. Introduction The SBPSC is in ultradeep water—be-tween 1900 and 2400 m—approximately 290 km offshore Rio de Janeiro. From the opening phases of SBPSC development, IWC has been crucial, not only to improve reservoir management but also to provide better capability to deal with reservoir uncertainty. Extensive use of IWC has presented challenges for well-engineering teams because of the complexity associated with this completion design. Minimizing well-construction costs and risks is essential for any project, but, in ultradeep water, it is even more critical. Intelligent Completion Systems Internal risk assessments were conducted to determine optimal solutions for the first production-development project. Direct hydraulic systems were chosen to actuate interval control valves (ICVs) remotely in two- and three-zone wells. This field-proven system was considered the simplest and most reliable for long-term use. However, because the wet tree (WT) designed for SBPSC projects comprises multiplex control systems, addressing these additional integration issues during the planning phase demands exceptional efforts. An extensive integration process had to be conducted to assure that every interface would perform correctly during the production phase. Most projects consider the use of a 95/8- or 97/8-in. production casing set and cemented in front of the reservoir, allowing the use of wider completion equipment, including IWC components. The use of larger-diameter accessories provides the production string the capability to deal with higher mechanical loads, a feature important in the absence of an expansion joint. The full completion string, installed in a single run, has no separated lower completion system. This integral completion design avoids the use of down-hole connections and allows control lines to be run continuously during deployment and the equipment functionality to be tested fully during installation. Dedicated pressure and temperature sensors are located on each interval and inside the completion string. For two-zone production wells, three chemical-injection points are available. Two of them are upstream of the ICVs to prevent scaling formation in the valves by injecting scale inhibitors in the annulus. These chemical-injection points are especially important when producing the well with any of the ICVs in choked positions, leading to higher-pressure drops across the valves. A third chemical-injection system, injecting into the production string, is above the upper packer and may be used for a second chemical injection or as a backup for the main chemical-injection systems.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,152
Score d'incertitude au seuil0,409

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,235 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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