Numerical approach on production optimization of high water-cut well via advanced completion management using flow control valves
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract With the development of smart downhole control devices, such as the electric flow control valve (FCV), research on completion optimization using FCV control is gaining traction for successful field production management. Applying and verifying its applicability to actual assets with uncertain production issues occur are important. This study focuses on managing downhole devices to optimize fluid production in an actual onshore oil field in Alberta, Canada. The target field has been in production operation for over 20 years, and water flooding was used in the early stages of production to maintain reservoir pressure. However, according to the flow characteristics of the field, water injection caused a high water-cut issue due to water channeling. To mitigate the problem, proactive and reactive strategies were investigated to optimize FCV control. Additionally, the effect of completion optimization was estimated considering both the field-level economic value and the fluid production behavior at the device level. In most optimization cases, the cumulative water production could be reduced compared with the base case without valve control. Notably, the flow-balancing strategy increased the revenue of the target field by approximately 23 MM$ by maximizing oil production and suppressing water production. However, reactive and streamline-balancing strategies, which directly control and delay water production, undermined the economic value due to the decrease in oil production. The findings imply that FCV control strategy of suppressing only water production for the field with high water-cut could not be the optimal solution considering the reduction in oil production and the field’s revenue. The results of this study could be used as a reference to optimize downhole devices when applying water flooding in fields where high water-cut is expected.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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score_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