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Enregistrement W4297579164 · doi:10.2118/209727-ms

Liquids Level Calculation in Loaded Gas Wells from Surface Data Using Combined Analytical Modeling of Gaseous Static Liquids Gradient: Part 2

2022· article· en· W4297579164 sur OpenAlexaff
Anand Nagoo, Larry Harms, William J. Hearn

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensConocoPhillips (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCountercurrent exchangeMultiphase flowMechanicsPressure gradientLift (data mining)Flow (mathematics)CasingWork (physics)Petroleum engineeringGas liftWet gasComputational fluid dynamicsMaterials scienceThermodynamicsMechanical engineeringGeologyEngineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract As the second part of this series, we apply our much improved understanding of gas flow through static recirculating liquid columns and analytical countercurrent multiphase flow modeling to both conventional and unconventional horizontal gas well liquids loading and a deep dive of the process of wellbore liquids flow reversal post-loading. This part of our work focuses on a step change in understanding the aspect of multiphase flow that is most pertinent to artificial lift - countercurrent liquids loading and gas flow through liquid columns. It is shown that traditional concurrent flow principles and flow pattern maps used in prior commonly used flowing bottom hole pressure correlations do not apply and cannot explain the changing dual pressure gradient profiles in loaded gas wells as a result of flow reversal. Therefore, this work lays the foundation for a change in conversation and focus among the artificial lift community towards countercurrent and static liquid column multiphase flow behaviors prevalent in all liquids-producing gas wells. We show and field-validate a new computational ability to perform multiphase countercurrent liquids loading calculations that dynamically loads a gas well tubing/casing and the calculations of total pressure gradient that varies with the increasing gas holdup along the static liquid columns of these wells. Additionally, we analyze the process of countercurrent flow and put forward a redefinition of onset of liquids flow reversal in the proper context of prior studies in this field. Our results are used to simulate the liquid levels in loaded gas wells from only basic surface field data. This represents an advance towards low-cost, low-carbon gas well production optimization and the opportunity of simulation-based real-time downhole diagnostics to determine digital liquid levels and reliably accurate FBHP in loaded gas wells without the high-carbon costs of wellsite visits and equipment runs. In terms of reliable digital twin applications for gas wells producing liquids, our new method can be performed in an autonomous way on a wellhead - a sort of "gas well liquid level digital sensor" - a solution that takes advantage of available SCADA surface data and converts it to automated calculations of downhole pressures, flow rates and well liquid levels in response to dynamic well operating conditions. For the first time in the industry, we present in this work a simultaneous calculation of loaded gas well FBHP and gaseous liquids level from only surface data. In either cases of liquids loaded gas wells or pumping oil wells with gaseous liquid columns above them, the significant pressure gradient (delta-P) that gaseous liquid columns impose on the formation is of great importance in correctly understanding and analyzing well supply capacity and enhancing downhole production rates during production operations.

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)0,001
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 enseignants0,349
Score d'incertitude au seuil0,887

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,134
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,185 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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