Case Study: A Fast Calculation Method on Optimizing Inflowing Control Parameters for Staged Premium Screen
Notice bibliographique
Résumé
Staged premium screen technology has been widely used in Shengli Oilfield, and works as a reliable method for sectional inflow control completion in horizontal wells. The completion plan of staged premium screen were originally optimized by flow loop test, however, the test procedure is usually as long as 12 working days. Therefore, a fast calculation method with processing time of no more than 2 days is proposed. When the well bore segmentation scheme is available, screen number as well as base pipe hole density are selected as the key parameters, and are optimized from one interval to the next on the basis of inflow control characteristics formula of staged premium screen. During the optimization of each interval, the parameters which best fit the requirements of “reasonable inflow control pressure drop” and “maximum discharge area” are determined from many alternative values. G6-P15 well, designed under the guidance of fast calculation method, obtained more balanced fluid and oil production profile versus Reference Well G6-P12. So far, 15 wells have been designed by this fast method. On average, the annual decline rate of daily oil production, the annual increase rate of water cut as well as annual mean of water cut of application wells are observed to be 36.7%, 9.4% and 7.9% lower than those of reference wells, respectively, while the annual accumulation oil production of target wells is 12.2% higher than that of reference wells. These successful applications prove that the fast calculation method has provided reasonable design.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».