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Enregistrement W4386122807 · doi:10.1016/j.ptlrs.2023.08.004

Modeling displacement flow inside a full-length casing string for well cementing

2023· article· en· W4386122807 sur OpenAlexafffund
Hu Dai, Ali Eslami, Jason Schneider, Gefei Liu, F. Schwering

Notice bibliographique

RevuePetroleum Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDrilling and Well Engineering
Établissements canadiensAthabasca UniversityUniversité Laval
Organismes subventionnairesMitacsUniversité Laval
Mots-clésAnnulus (botany)Displacement (psychology)Computational fluid dynamicsDrill stringCasingFlow (mathematics)Fluid dynamicsMechanicsEngineeringPipe flowMechanical engineeringSimulationComputer scienceTurbulenceDrillMaterials sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While computer modeling of annular displacement efficiency is widely applied in cementing engineering, modeling the displacement flow inside a casing or drill string for cementing operations has received less attention. Although predicting displacement efficiency inside a full-length pipe is desired by cementing engineers, the attempt of developing a model with both efficiency and accuracy faces challenges. Access to computer simulators for this purpose is limited. Compared with annular flow, the displacement flow inside pipe, although within a simpler geometry and without eccentricity effect, is not simpler in physics, modelling strategy and predictability, because a variety of flow patterns and flow instabilities can develop to create complicated fluid interfaces. In this paper, we present an integrated numerical model developed to simulate displacement flows inside a full-length pipe, which connects an existing annulus model to enable complete displacement simulations of cementing jobs. The model uses three-dimensional grid to solve fluid concentrations with degrees of mixing, and incorporates flow instability detection and flow regime determination. Applied in cementing, the model accounts for effects of pumping rate, well inclination, pipe rotation, fluid densities, rheological parameters and more. This computationally efficient model does not rely on high-resolution mesh as often required by conventional Computational Fluid Dynamics models, thus it is suitable to be implemented in a cementing software for daily use by well cementing engineers. The methodology of the model is discussed in detail in this paper. To validate the model, we examine simulation results against experimental results obtained in our laboratory tests and CFD simulations; acceptable agreement is found under different testing conditions. We also presented two case studies of real cementing jobs with cement evaluation logs compared to simulation results, showing that the model can predict consistent displacement efficiency results.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,255 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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