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Enregistrement W4250216270 · doi:10.2118/2002-107

Production Optimization of Liquid Loading Gas Condensate Wells: A Case Study

2002· article· en· W4250216270 sur OpenAlexaffabout
G. Coskuner, T. Bogdan

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensHusky Energy (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCitationProduction (economics)Petroleum engineeringProduction rateOperations researchComputer scienceEngineeringLibrary scienceProcess engineeringEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Liquid production can be a serious problem in gas condensate wells nearing the end of their production life. As the pressure in the drainage area is depleted, the gas velocity in the production tubing falls below the critical rate resulting in inadequate energy to lift all the condensate out of the wellbore. The condensate migrates down the tubing and collects at the bottom of the completion increasing the bottom hole flowing pressure and, in many cases, killing the well. A similar liquid loading problem can be also encountered in low productivity gas condensate wells. This paper investigates the behaviour of gas condensate wells in a deep basin fractured sandstone reservoir in Alberta. Regardless of the initial well productivity, sooner or later, declining reservoir pressures and/or poor productivity cause wells to liquid load. The first and the cheapest solution is to produce these wells intermittently. Although such wells continue to flow, the liquid fallback still tends to increase the average flowing bottom hole pressure thus reducing the production rate. The paper discusses the process of selecting the best candidates among such wells for the next level of intervention which is the installation of plunger lift systems. As a result, 19 wells were equipped with plunger lifts and a significant production increase has been observed. The project has been a technical and economic success so far and is now being extended to the rest of the field. Introduction The presence of a liquid phase during gas production has long been recognized as detrimental to well flow. In gas condensate reservoirs, as the gas in the reservoir travels towards the wellbore, it encounters decreasing pressures and as a result a liquid hydrocarbon phase (condensate) is formed below the dew point pressure1. Furthermore, as the gas travels to the surface, the pressure and temperature decreases causing more liquid to drop out of the gas phase. As long as the gas flow rate is sufficiently high to maintain annular mist flow, these liquids are lifted out of the well. However, when the tubing velocity becomes too small to maintain steady flow conditions, loading up of the well by liquid accumulation becomes a problem. The problem can be attributed to a low gas production rate due to low bottom hole pressure in a mature reservoir and/or low gas relative permeability for given conditions1. The flow regime in the wellbore switches from annular mist flow to churning or slug flow and the liquid lifting capacity of the gas decreases dramatically. The flow rate for this switch is called the critical flow Rate2,3. Below the critical flow rate, liquids tend to migrate down the tubing and start to collect at the bottom. For a while the well will be able to unload small slugs on its own. The well will eventually stop flowing continuously and the fluid is produced in small "heads" with spikes of gas. If no remedial measures are taken the problem will worsen as the liquids continue to accumulate in the tubing and the production rate continually decreases4,5.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,925

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)0,0010,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,225 · 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
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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