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Enregistrement W4232130010 · doi:10.2523/103244-ms

Use of Reservoir Formation Failure and Sanding Prediction Analysis forViable Well-Construction and Completion-Design Options

2006· article· en· W4232130010 sur OpenAlexaff
Giin-Fa Fuh, Ian A. Ramshaw, Kerry Freedman, N. Abdelmalek, Nobuo Morita

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPE Annual Technical Conference and Exhibition · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensConocoPhillips (Canada)
Organismes subventionnairesConocoPhillips
Mots-clésCompletion (oil and gas wells)Drawdown (hydrology)Stress (linguistics)Flow (mathematics)DrillingPetroleum engineeringGeotechnical engineeringGeologyEngineeringMechanical engineeringMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using two field case examples, this paper presents our current well construction and completion design analysis based on the following approach: (1) carry out detailed evaluation or determination of reservoir formation strength distribution using core testing, log data and drilling data analysis for rock strength estimate and its correlation with core testing results; (2) conduct a series of triaxial tests on selected reservoir core samples in the low to intermediate strength range for defining the stress-strain relationship (or material laws), rock failure and yield criteria, and other non-linear rock parameters required for numerical modeling analysis; (3) perform a series of formation failure and sanding potential analysis for a variety of possible well completion design scenarios using 3-D finite element technique for rock structure coupled with well production and fluid flow simulation. The types of completion design analyzed include cased hole completion using conventional perforations or stress-oriented perforations in inclined or high-angle well, openhole completion in high-angle or horizontal well, screen failure analysis in openhole completion, etc. In addition to investigating the mechanical response of the rock formations in each completion design, the model simulates both well drawdown and reservoir depletion effects on sand failure potential throughout the reservoir life. The results of such systematic study provide useful guidelines on well design and completion strategy for sand control or sand management in order to optimize well productivity. The two case examples presented in this paper highlight the use of this technique and approach. We have used this type of analysis and process for the well design in our business operations around the world with good success.Based on our case example analyses and the specific rock failure characteristics as defined in the laboratory testing results and subsequent numerical simulations of sanding behavior, we are able to identify the most viable well construction and completion design for achieving a superior well deliverability and productivity for the long term, minimizing problems due to unintended solid influx and/or loss of well integrity over the reservoir life. The two field case examples in the North Sea as presented demonstrate and highlight the fundamental concept, methodology and the procedures for conducting the well design analysis through a series of computer simulations of various options for well completion schemes. The field example results will also show the effective use of rock failure characteristics by the engineers for the control of critical flowing bottom-hole pressure in relation to the reservoir drawdown and depletion to avoid premature sand failures during well production.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations1
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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