Production optimization in well-6 of Habiganj gas field, Bangladesh: a prospective application of Nodal analysis approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The overall performance of gas reservoirs and the optimization of production, as well as its sensitivity analysis, are affected by several factors such as reservoir pressure, well configuration and surface facilities. The Habiganj well no. 06 (HBJ-06) is one of the significant gas-producing vertical wells of the Habiganj gas field, currently producing 14.963 MMscfd of natural gas from the upper gas sand. The widely used Nodal analysis is an optimization technique to improve the performance and was applied for the HBJ-06 to increase its production rate by optimizing manners. By this analysis, each component starting from the reservoir to the outlet pressure of the separator was identified as a resistance in the system by evaluating their inflow performance relationship and vertical lift performance. The F.A.S.T. VirtuWell™ software package was used to perform this analysis, where the declinations of wellhead pressures were suggested as 1300, 1200, 1100 and 1000 psi(a) without any modification of the tubing diameter and skin factor. Hence, the respective optimized rates of the daily gas production were increased to 38.481, 40.993, 43.153 and 46.016 MMscfd. At the same time, the optimized condensate gas ratio was calculated as 0.07, 0.06, 0.06 and 0.05, associated with the optimized condensate water ratio of 0.11, 0.10, 0.09 and 0.08, respectively.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».