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Enregistrement W4251552468 · doi:10.2118/2003-200

Prediction of Volumetric Sand Production Using a Coupled Geomechanics- Hydrodynamic Erosion Model

2003· article· en· W4251552468 sur OpenAlexaff
Richard Wan, J. Wang, Yang Liu

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological formations and processes
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesU.S. Department of Energy
Mots-clésGeomechanicsErosionGeotechnical engineeringGeologyPetroleum engineeringComputer scienceGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The production of sand grains from an unconsolidated porous solid matrix under viscous fluid flow is inevitable. While sand production has been found to increase effectively well productivity in both heavy oil and conventional light oil reservoir, it can also lead to geomechanical problems. This paper presents a simplified reservoir-geomechanics model in which, oil, fluidized sand and sand phases interact together through mechanical stresses and hydrodynamics within the framework of mixture theory. Sand production mechanisms are reflected from the interaction between geomechanics and an erosion process by which sand grains are detached from the solid matrix due to both fluid and stress gradients. More precisely, the plastic shear deformation of a sand matrix around a well during drilling and pressure drawdown increases the erosion potential. In return, the erosion process also weakens the sand matrix through degradation of its mechanical strength. The self-adjusted mechanism enables the proposed model to predict the volumetric sand production. Both axial and radial viscous flow in a thick wall cylindrical sandstone specimen is computed using the developed model. Introduction Sand production is a costly and inevitable phenomenon that occurs whenever the forces on sand particles, induced by fluid flow and/or solution-gas drive, are greater than the strength of the formation so as to lead to the loss of its mechanical integrity. The formation material collapses locally, and the sand fragments are carried into the wellbore where they can block the flow, damage pumps and pipes, and contaminate the produced oil. Sand production creates cavities in the formation that continually increase in size and eventually become unstable, leading to the collapse of the wellbore. Each year, sanding problems cost the oil industry hundreds of millions of dollars. Hence, it is pertinent to study the mechanics of sand fluidization and develop an efficient computational model that can be used to predict sand production during field operations. Vardoulakis et al.(1) proposed a hydro-erosion model based on rigid porous media within a continuum mechanics framework in which mass balance is applied to a three-phase system comprised of solid, fluid and fluidized solid using homogenization mixture theory. Subsequently, Wan &Wang(2)(3)(4)extended this pure erosion model to include the effect of the deformation of porous media. This approach results in solving a set of coupled non-linear time-dependent equations with fluidized solid concentration, fluid pressure, porosity, and deformation as main variables(3). However, within the context of an initial boundary value setting for solving realistic problems, numerical instabilities arise using standard numerical schemes since the governing equations contain high convection terms. Consequently, Wan &Wang(5) proposed an Optimized Local Mean Technique (OLMT) to modify local field variables such as density, flux, and stress found in the governing equations by expanding them into a Taylor series over a finite size domain in order to eliminate the associated node-to-node oscillations encountered in standard numerical schemes. On the side, this technique also lead to a framework which establishes a physical explanation for ad-hoc terms used in traditional stabilized numerical methods(6).

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0020,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,176 · 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.

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

Citations4
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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