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Enregistrement W3154138545 · doi:10.2118/163332-pa

Field Treatment To Stimulate a Deep, Sour, Tight-Gas Well Using a New, Low-Corrosion and Environmentally Friendly Fluid

2013· article· en· W3154138545 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSPE Production & Operations · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensAkzoNobel (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSour gasEnvironmentally friendlyCorrosionHydrogen sulfideChemistryAcid gasProduced waterSulfidePetroleum engineeringEnvironmental scienceMetallurgyMaterials scienceNatural gasEnvironmental engineeringInorganic chemistrySulfurGeologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Matrix acidizing of high-temperature gas wells is a difficult task, especially if these wells are sour or if they are completed with high-chrome-content tubulars. These harsh conditions require high loadings of corrosion inhibitors and intensifiers in addition to hydrogen sulfide scavengers and iron control agents. Selection of these chemicals to meet the strict environmental regulations adds to the difficulty in dealing with such wells. Recently, a new environmentally friendly chelating agent, glutamic acid-diacetic acid (GLDA), has been developed and extensively tested for carbonate and sandstone formations. Significant permeability improvements have been shown in previous papers over a wide range of conditions. In this paper, we evaluate the results of the first field application of this chelating agent to acidize a sour, high-temperature, tight gas well completed with high-chrome-content tubulars. Extensive laboratory studies were conducted before the treatment, including corrosion tests, coreflood experiments, compatibility tests with reservoir fluids, and reaction-rate measurements using a rotating disk apparatus. The treatment started by pumping a preflush of mutual solvent and water-wetting surfactant, followed by the main stage consisting of 20 wt% GLDA with a low concentration of a proper corrosion inhibitor. Following the treatment, the well was put on production, and samples of flowback fluids were collected. The concentrations of various ions were determined using ICP. Various analytical techniques were used to determine the concentration of GLDA and other organic compounds in the flowback samples. The treatment was applied in the field without encountering any operational problems. A significant increase in gas production that exceeded operator expectations was achieved. Unlike previous treatments where hydrochloric acid (HCl) or other chelates were used, the concentrations of iron, chrome, nickel, and molybdenum in the flowback samples were negligible, confirming low corrosion of well tubulars. Improved productivity and longer-term performance results confirm the effectiveness of the new chelate as a versatile stimulation fluid.

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.

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 candidatesaucune
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,107
Score d'incertitude au seuil0,719

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)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,235 · 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