Single and Multi-Phase Flow Loop Testing for Characterization and Optimization of Flow Control Devices Used in SAGD: The Effect of Viscosity and Gas-to-Liquid Ratio on Tool Performance
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The design of Flow Control Devices (FCDs) requires performance data of an FCD’s internal nozzle under a wide range of flow scenarios. The current study specifically considers the effect of nozzle diameter and wall profile on the induced pressure loss, and subsequently the recovery performance of an FCD. For this study, a flow measurement facility is developed to test the performance of different orifice/nozzle geometries. The flow of single- and two-phase fluid at various flow rates and mass fractions, is experimented. The pressure drop data from the experiments is used to produce performance curves that characterize pressure loss across the geometries. The pressure loss for two-phase flows are compared to their single-phase counterparts to characterize the performance of the tested geometries in the two scenarios. A detailed protocol for performance testing of FCDs is followed as per Advanced Well Equipment Standard (AWES: recommended practice3362). The testing protocol was utilized to characterize the performance of different FCDs geometries under single- and two-phase flow conditions. The results showed the pressure loss characteristic obtained from the flow loop experiments match the corresponding theories. The study has thus provided promising results for the successful application of direct flow loop testing to obtain reliable data which can be used in FCD design, performance investigation, and reservoir simulation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».