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Enregistrement W3113037968 · doi:10.2118/199294-pa

Unplugging Standalone Sand-Control Screens Using High-Power Shock Waves

2020· article· en· W3113037968 sur OpenAlexaffabout
Ali Habibi, Charles E. Fensky, Mike Perri, Morteza Roostaei, Mahdi Mahmoudi, Vahidoddin Fattahpour, Hongbo Zeng, Mohtada Sadrzadeh

Notice bibliographique

RevueSPE Drilling & Completion · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDrilling and Well Engineering
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnergy-dispersive X-ray spectroscopyMaterials scienceScanning electron microscopeInductively coupled plasmaPetroleum engineeringEnvironmental scienceMineralogyComposite materialGeologyPlasma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Previous studies showed that different parameters influence the plugging of completion tools. These parameters include rock mineralogy, reservoir-fluid properties, and type of completion tools. Although different methods have been used for unplugging these tools, there is still debate regarding the performance of these methods on damage removal. In this study, we assessed the performance of high-power shock waves generated from an electrohydraulic-stimulation (EHS) tool on cleaning completion tools plugged during oil production. These devices were extracted from different wells in Canada, Europe, and the US. First, we quantified the extent of cleaning for the plugged slotted liners using the EHS tool at the laboratory scale. Next, we analyzed the mineral composition of the plugging materials removed after the treatment by conducting scanning electron microscopy (SEM) with energy dispersive X-ray spectroscopy (EDS), inductively coupled plasma mass spectroscopy (ICP-MS), colorimetric, and dry-combustion analyses. Finally, we reviewed the pulsing-stimulation-treatment results applied to several field case studies. The results of unplugging slotted liners at the laboratory scale showed that up to 28.5% of the plugged slots are cleaned after 120 pulses of shock waves. The mineral-characterization results showed that the main plugging materials are calcite, silicates, and iron-based components (corrosion products). The cleaning performance (CP) of the EHS tool increases by increasing the number of pulses and the output energy (OE) applied to the tool. The CP parameter is high at (i) high concentrations of carbonates, barium (Ba)-based components, and organic matter, and (ii) low concentrations of corrosion products and sulfates. The results of field case studies showed that the cleaning of the EHS tool is not limited to the sand-control devices and it can clean other tools that are less accessible for other techniques, such as subsurface safety valves. This paper provides a better understanding of the performance of shock waves on damage removal from plugged completion tools. The results could open new insight into the applications of shock waves for cleaning the completion tools.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,710
Score d'incertitude au seuil1,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,183 · 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.

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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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