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Enregistrement W3215174492 · doi:10.2118/208481-ms

Optimising Depth Selection on Section Milling Operation to Secure Sustained Casing Pressure During Plug and Abandonment Operation

2021· article· en· W3215174492 sur OpenAlexaff
Dianita Wangsamulia, Khresno Pahlevi, Simon Paulus, Gama Hafizh Aditya, Heri Tanjung, Ratna Dewanda

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensConocoPhillips (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCasingSpark plugBoreholeAnnulus (botany)PetrophysicsPetroleum engineeringDrillingPerforationGeologyPorosityMechanical engineeringEngineeringMaterials scienceGeotechnical engineeringComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract D-01 was an exploration well requiring a Plug-and-Abandonment (P&A) procedure with sustained casing pressure up to 2,000 psi on the B annulus. The presence of Sustained Casing Pressure (SCP) is one of the major technical challenges to decommission and abandon the well safely. Several attempts to secure the well using the perforation-and-squeeze method were performed – but failed. It was decided to perform section milling operations to create a viable rock-to-rock barrier. In this operation, the key factor in determining success, is selecting the correct depth to mill safely and secure the annular pressure source. A comprehensive approach was taken to determine the optimum depth for the section milling by evaluating existing open-hole and cased-hole data. Additionally, triple-detector Pulsed Neutron Log (PNL) was also performed prior to the section milling operation. The triple-detector PNL tool offered not only behind casing porosity (TPHI) and sigma (SIGM) measurement, but also a relatively new measurement in the oil and gas industry called Fast Neutron Cross Section (FNXS), which were expected to provide more accurate gas detection and gauge the condition near the borehole. By combining all the logs and reservoir data, the milling interval was selected and the section milling and subsequent cement plug operations were performed. Evaluation of existing open-hole and cased-hole logs provided geological and petrophysical insights which were useful in determining the hydrocarbon source charging the B-annulus. Further analysis on PNL data provided indication of possible gas pockets in the B-annulus. This information was used to distinguish between shallower formation sources or gas pockets that were not yet bled off. The operation on D-01 successfully resolved the B-annulus issue and the well was properly abandoned per regulatory requirements. Considering the complexity and high cost of section milling operations, a thorough review of data and pre-job logging increases the probability of selecting the optimum intervals needed to successfully complete P&A operations on SCP wellbores.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,202 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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