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Enregistrement W4323657707 · doi:10.2118/212766-ms

Prediction of Flow Control Devices Performance in SAGD Producers Subjected to Sand Impact Erosion

2023· article· en· W4323657707 sur OpenAlexaboutno aff
Mazda Irani

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueErosion and Abrasive Machining
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetroleum engineeringEnvironmental scienceErosionSteam-assisted gravity drainageSteam injectionDrainageOil sandsComputer scienceEngineeringGeologyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Over the last decade, the Steam Assisted Gravity Drainage (SAGD) thermal recovery process has been successfully commercialized in a range of applications located in the oil sands of Western Canada. Prevention or remediation of SAGD production wells due to slotted liner erosion or high gas/steam production later in the life of the well pair requires a change in basis of design of the completion that is compatible with specific well challenges of these applications and facilitates drainage control while overcoming additional pressure drops due to impaired or plugged-off sand control. Flow Control Devices (FCDs) have demonstrated significant potential for improving recovery in SAGD production wells. However, for most operators the results with FCDs have been mixed or negative, that mostly correlated to either bad design or impact of erosion. A common practice to evaluate erosion is correlation suggested by American Petroleum Institute recommended practice 14E (API-14E). Although due to simplicity API-14E equation became popular, its predictions are quite questionable. Furthermore, quantifying FCD reliability through time and degradation of its performance due to erosion and plugging is key to understand their interaction with reservoir in long-run. Currently distributed temperature sensing (DTS) monitoring are vastly used for SAGD producers to improve the interpretation on their long-term performance. Although DTS helps to identify the hot-spots but it cannot identify steam flashing. In an effort to optimize FCDs operators also required to know the flowrates at each FCD, and till this point distributed acoustic sensing (DAS) acquisitions could not be helpful. This work is a continuation of a previous publication discussing near wellbore flashing in SAGD producers (Irani et al., 2020). As discussed in previous publication the near wellbore flashing causes a reduction in the relative permeability of the liquid phase, which creates a new equilibrium that stabilizes at lower drainage rates. But it also yields to higher steam rates at sandface. Steam inflow has two-fold effect on FCDs performance, firstly, increase in steam quality yields to high chocking, and secondly, it creates sand-instability at the sandface that yields to high erosion rates. In order to design and optimize FCDs for SAGD, it is necessary to characterize different FCDs subjected to erosion using actual field data. In this study, to estimate how FCD performance has evolved with respect to erosion, the mathematical framework is presented that honors both DTS data and measured production evolution during the life of the wells. The predictions of this mathematical model were compared with actual erosion locations that was measured with downhole ultrasound-based imaging technique. And it was only few meters away. Implementation of this type of analysis can help operators in evaluating the effectiveness of different type of FCDs, whether they are primarily momentum- or frictional-based devices.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,237
Score d'incertitude au seuil0,982

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,231 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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