MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4250016584 · doi:10.2118/04-05-03

Simulating Cold Production by a Coupled Reservoir-Geomechanics Model With Sand Erosion

2004· article· en· W4250016584 sur OpenAlexaffabout
Y. Wang, Shifeng Xue

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Petroleum Technology · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensPetro Geotech (Canada)
Organismes subventionnairesTowson University
Mots-clésGeomechanicsPetroleum engineeringPermeability (electromagnetism)GeologyGeotechnical engineeringPressure gradientCapillary pressureCohesion (chemistry)Flow (mathematics)Pore water pressureResidual oilErosionMechanicsGeomorphologyPorous mediumPorosityChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A fully coupled reservoir-geomechanics model is developed to simulate the enhanced production phenomena both in heavy-oil reservoirs (i.e., Northwestern Canada) and conventional oil reservoirs (i.e., North Sea). The model is implemented numerically by fully coupling an extended geomechanics model to a two-phase reservoir flow model. A sand erosion model is postulated fter the onset of sand production, which is determined based on the degree of plastic deformation inside the reservoir formation calculated by the coupled reservoir-geomechanics model. Both the enhanced oil production and the ranges of the enhanced or sanding zone are calculated, and the effect of solids production on oil recovery and enhancement are analyzed. Our studies indicate that the enhanced oil production can be the result of the combined effect of higher fluid velocity due to the movement of the sand particles according to a modified Darcy's flow and an effective permeability increase due to sand erosion. Another benefit from this process is that such an improvement in mobility may reduce the near well pressure gradient so that the sanding potential is reduced given a flow rate, and it permits a less sand-prone environment which is favorable for further sand control. In addition, two-phase flow can affect pressure gradient and formation residual cohesion due to capillary pressure change, which is also critical for sand control. Such an analogy can also be used for a completion strategy by allowing a certain amount of sand produced before a sand control strategy is implemented in a high flow-rate reservoir, when the optimum production is desirable, and when the reservoir productivity does not vitally rely on sand production. This article demonstrates the feasibility of such a model to simulate both sanding and enhanced oil production. Our initial attempt was to simulate the field performance in Northwestern Canada. As we were unable to match the field data using those input data for the onset of the stable sand production, we suggest that either new data is obtained for massive sand production (skeleton collapse), or such an erosion model should be used in the stable sanding period only, before the onset of massive sand production. Introduction Sand production is a phenomenon that occurs during aggressive production induced by the combined effect of viscous fluid flow and the in situ stress concentration near a wellbore and perforation tips in poorly cemented formations. Such solids production may compromise oil production, increase completion costs, and reduce the life cycle of equipment downhole and on the surface. Sand production has been a major concern to production engineers for decades, either in poorly consolidated reservoirs or from those offshore formations which are weakly cemented. These sanding effects often are associated with high fluid viscosities and production rates, and are becoming more critical these days as operators are following more aggressive production schedules. Sand production can, however, have benefits. It has been proven an effective way to increase well productivity both in heavy oil and light il reservoirs(1, 7).

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,187
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 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

Citations2
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Canadian Petroleum TechnologyMême sujetHydraulic Fracturing and Reservoir AnalysisTravaux en français237 207