Quantifying the partial penetration skin factor for evaluating the completion efficiency of vertical oil wells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract An oil well's productivity is generally considered the standard measure of the well's performance. However, productivity depends on several factors, including fluid characteristics, formation damage, the reservoir's formation, and the kind of completion the well undergoes. How a partial completion can affect a well's performance will be investigated in detail in this study, as nearly every vertical well is only partially completed as a result of gas cap or water coning issues. Partially penetrated wells typically experience a larger pressure drop of fluid flow caused by restricted regions, thus increasing the skin factor. A major challenge for engineers when developing completion designs or optimizing skin factor variables is devising and testing suitable partial penetration skin and comparing completion options. Several researchers have studied and calculated a partial penetration skin factor, but some of their results tend to be inaccurate and cause excessive errors. The present work proposes experimental work and a numerical simulation model for accurate estimation of the pseudo-skin factor for partially penetrated wells. The work developed a simple correlation for predicting the partial penetration skin factor for perforated vertical wells. The work also compared the results from available models that are widely accepted by the industry as a basis for gauging the accuracy of the new correlation in estimating the skin factor. Compared to other approaches, the novel correlation performs well by providing estimates for the partial penetration skin factor that are relatively close to those obtained by the tested models. This work's main contribution is the presentation of a novel correlation that simplifies the estimation of the partial penetration skin factor in partially completed vertical wells.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».