Scale Inhibitor Squeeze Treatments Deployed From an FPSO in Deepwater Subsea Fields in the Campos Basin
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper describes field experience and lessons learned from scale-control operations in a deepwater subsea development in the Campos Basin, Brazil; specifically, from bullheading scale-inhibitor squeezes from the FPSO host, along the production flowlines, into four low-watercut, horizontal subsea wells, completed with sand control. The relatively small number of high-cost, highly productive wells, coupled with a very high barium-sulfate scaling tendency upon breakthrough of injection water, meant not only was effective scale management critical to achieve high hydrocarbon recovery, but even wells at low water cuts were deemed to be at sufficient risk to require squeeze application. Use of conventional, water-based squeezes have been known to cause significant damage to productivity in low-watercut wells, including those showing a fines-migration tendency, as was the case here. Hence, based upon risk mitigation, supported by an extensive programme of laboratory testing, it was decided that for the initial treatments only the mainflush would be water-based, with a mutual-solvent preflush and marine-diesel overflush. Other key challenges associated with treating from the host included the remote location of the wells, the potential to form hydrates, the cleanliness of the lines along which the treatment would pass, the achievement of effective placement over a long producing interval, as well as the need to deploy the chemical package via a support vessel adjacent to the FPSO. All had to be managed due to the high cost and low availability of a deepwater rig that could deploy the treatments directly to the subsea wellheads. The paper will explore in detail the issues associated with inhibitor-squeeze deployment in deepwater, subsea fields, many of which are currently being developed in the Campos basin, Gulf of Mexico and West Africa, and is a good example of best-practice sharing from another oil basin.
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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 | 0,001 |
| 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 ».