Study on the Interpretation Method of Layered Flow Imaging Logging for Oil–water, Two-Phase Flow in Horizontal Wells
Notice bibliographique
Résumé
In the production of oil and gas fields, horizontal wells can obtain larger reservoir drainage area. Single well production is large and the production cycle is long. Especially for the development of reservoirs with thin production layer, small porosity, and low permeability, it shows the incomparable effect of vertical wells. Due to gravity separation in horizontal wells, the distribution of fluids in horizontal cross sections is more complicated. There are many influencing factors, such as gas lock, water lock, and flow instability. In horizontal well oil–water two-phase flow, the flow separation in different flow zones complicates the reading of the turbine flowmeter due to the change the cross-sectional area of the fluid. A small deviation of the horizontal well inclination causes significant changes in holdup and flow velocity. Well deviation causes backflow and circulation. In this paper, the capacitance water holdup and turbine flowmeter data processing method of FILT in oil–water two-phase flow are studied by the oil–water, two-phase flow experiment. The stratified flow interpretation model of oil–water two-phase flow and the chart fitting calculation method are proposed and realized. This is the innovation of this paper. Through the verification of experimental data, the relative errors under various conditions are less than 10%. Only when the moisture content is 20%, the error is greater than 10%. The interpretation accuracy of oil–water two-phase flow can fully meet the actual needs of production. It provides a strong basis for accurately finding the producing water point and scientifically plugging water in horizontal wells. The findings of this study can help the better understanding of the oil–water two-phase flow stratification flow interpretation model and the chart fitting calculation method.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».