Wellhead Penetrator Problems and Best Practices in ESP Thermal – SAGD Applications
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Wellhead penetrators are a critical component in the ESP electrical system. The harsh SAGD environment and conditions impose an even higher level of stress on penetrators (high temperature, H2S, water vapor production). Recently, a sudden increase in wellhead penetrator failures in the Surmont SAGD ESP operation, near Fort McMurray, Canada, lead to an enhanced field-wide root cause analysis (RCA) effort. This paper is a field-case study that describes the findings of this RCA and the mitigation measures taken. Among the actions taken, a feasibility study was fast-tracked to determine the potential for success of the Time Domain Reflectometry (TDR) method to discriminate if what was perceived as a potential "downhole electrical failure" was indeed a much shallower penetrator failure. Being able to identify a penetrator failure can yield significant savings in rig-time and workover efficiency while avoiding unnecessary transportation and replacement of non-failed downhole equipment such as the ESP and cable. TDR usage is common in other industries, but their use in ESP operations has been limited to expensive and complex systems such as offshore or deep installations. An ensuing field-wide trial was promptly commissioned in order to validate the effectiveness of the TDR method. In a complex environment, the importance of an empirical study with real-world conditions is critical to determining success. This paper describes the basic principle of the TDR method, and focuses on the TDR signal interpretation experience gained in Surmont in 43 failures as of May 2020, during the field-wide trial. Results presented are promising and support the accuracy of this method to detect failure location. While the TDR readings were implemented under challenging SAGD conditions, authors believe that its implementation could be considered in most, if not all ESP installations. The paper will also describe any challenges and limitations that have been discovered.
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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 ».