Flow Control Devices in Steam Assisted Thermal Applications: A Way to Optimize Both Steam Injection and Fluids Production
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Flow Control Device (FCD) completions in steam assisted thermal applications have been implemented in several places: Canada, California, China, Oman and Colombia, among others. Such completion configurations have been more common in recent years to mitigate or avoid uneven and/or improper steam placement and steam breakthrough, which are some of the critical issues operators have experienced in these developments. This study presents different FCD technologies designed to optimize the steam injection and fluids production for diverse steam assisted applications including SAGD, CSS and Steam Flooding. Three FCD technologies are introduced: (i) supersonic steam injection FCD, (ii) steam choking FCD and (iii) multi-directional FCD. Extensive Computational Fluid Dynamic (CFD) simulations, analytic near-wellbore simulations and flow loop testing were conducted to evaluate the performance of the three technologies: (i) the supersonic steam injection FCD showed a high pressure recovery (therefore, less upstream pressure requirements) and a reduction of the cumulative steam-oil ratio, (ii) the steam choking FCD demonstrated the highest steam choking capability for these type of devices and (iii) the multi-directional FCD showed promising results for CSS applications to allow for supersonic steam injection during the injection phase and steam choking capabilities during the production phase Common FCD deployment risks such as erosion, scaling potential and high pressure drops were reviewed to provide the reader with a high level understanding of the factors which could induce these issues. Finally, field data where FCD completions have been installed is presented to compare the FCD wells performance versus conventional well designs and illustrate the success of these completions strategies. Keywords: flow control devices, supersonic steam injection, steam choking
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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 ».