MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4241325316 · doi:10.2118/2007-091

Reducing Formation Damage With Microbubble Based Drilling Fluid: Understanding the Blocking Ability

2007· article· en· W4241325316 sur OpenAlexafffund
N. Bjorndalen, E. Jossy, J.M.. M. Alvarez, E. Kuru

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDrilling and Well Engineering
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBlocking (statistics)Drilling fluidPetroleum engineeringComputer scienceDrillingGeologyEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Commonly, bridging materials used to reduce formation damage and mud losses in the near wellbore region consist of solid particles. These particles need to be removed after drilling through processes such as acidizing. Microbubble based drilling fluids utilize gas bubbles to bridge the pores instead of solid particles. These microbubbles can be easily removed during the initial stages of production thereby reducing the costs associated with stimulation processes. Although there has been some work done on the flow of the microbubbles through porous media, little is known as to under what conditions the microbubbles will or will not block the pores (e.g. foam quality, viscosity, fluid composition, pressure). Both the microbubble diameter and the rock pore size distribution play roles in determining sealing of the pores. In order to gain an appreciation of the pore blocking mechanism, experiments were conducted using micromodel cells to visually understand the blocking mechanism. The composition of the fluid is varied as well as the flow rate at which the fluid is injected. Through this, the pressure at which the microbubbles invade the medium and the optimum composition and quality of the fluid for pore blocking is determined. The average microbubble size at the invasion pressure is compared to the average pore size of the porous medium. By understanding the extent of the microbubble invasion under varying conditions, a greater comprehension of the pore blocking mechanism can be established. As well, the success rate of applying the microbubble system to various types of reservoirs can be evaluated. Introduction Common blocking agents used in the oil and gas industry to reduce formation damage and mud losses while drilling and to block highly permeable streaks in the reservoir during production can be composed of gels, solid particles, emulsions and foams (Seright and Liang, 1995). The ability of these fluids to block specific areas of the reservoir is determined through the reduction of permeability in high permeable zones and the ability to place the fluid in the correct area within the reservoir. Specifically, many studies have been conducted on the blocking ability of foam in porous media (Smith et al., 1969; Albrecht and Marsden, 1970; Hanssen and Dalland, 1990; Aarra and Skauge, 1994; Nimir and Seright, 1996; Khalil and Asghair, 2006). When discussing blocking ability, most of these studies are concerned with blocking the flow of gas (Albrecht and Marsden, 1970) Albrecht and Marsden (1970) found that with an increase in surfactant concentration, the blocking effect was greater. The efficiency foams to block gas propagation in porous media with crude oil was studied by Hanssen and Dalland (1990). They tested many different surfactants and found that there was no correlation between gas blocking and interfacial tension and that only a few foams blocked of the samples tested. They stated that the foam blocking is a complex phenomenon.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,647
Score d'incertitude au seuil0,987

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,182 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian International Petroleum ConferenceMême sujetDrilling and Well EngineeringTravaux en français237 207