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Enregistrement W3116348168 · doi:10.1115/omae2020-19344

Off-Bottom Plug Placement: How It Works?

2020· article· en· W3116348168 sur OpenAlexaffabout
Abdallah Ghazal, Ida Karimfazli

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDrilling and Well Engineering
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpark plugSlurryCementPetroleum engineeringMixing (physics)Geotechnical engineeringDiffusionPlug flowEnvironmental scienceGeologyMechanicsMaterials scienceMechanical engineeringEngineeringEnvironmental engineeringComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In Canada, the Alberta Energy Regulator’s (AER) liability report, issued in 2018, predicted that the number of inactive wells in the province will double by 2030. Despite the increase in the number of inactive wells, there is a need to close them properly to avoid hazards escape. Various aspects of well plug technologies in the Canadian abandoning industry are empirical. Many plugs are formed by injecting cement slurry into wells that are otherwise filled with fresh water for the slurry to build up on top of a water layer at a desired location. However, cement is heavier than water. Thus, successful plug placement following this methodology is questionable from the hydrodynamics perspective. The present study aims to identify features of successful processes for placement of off-bottom plugs. To that end, we investigate mixing of fluids of different densities as the denser fluid is injected into the lighter fluid. Cement slurry is modeled as a viscoplastic fluid. The fluid motion is governed by hydrodynamic models, and the two fluids (i.e. cement and water) are considered to be miscible and are allowed to mix. Systematic numerical simulations aim to reveal how the characteristics of cement and the well configuration affect the placement process. We show that successful plug placement depends on the formation of a mixed layer, of the wellbore fluid and cement slurry, below the injection site. We identify and provide representative cases of the processes promoting the formation of the mixed layer: high diffusion and growing instabilities.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,165 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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'admission2
Résumé présentoui

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