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Enregistrement W4386953275 · doi:10.1115/omae2023-104587

Predicting the Rate of Cement Plug Failure

2023· article· en· W4386953275 sur OpenAlexaffabout
Scott Charabin, I.A. Frigaard

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDrilling and Well Engineering
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpark plugCementStress (linguistics)Geotechnical engineeringPetroleum engineeringYield (engineering)GeologyMaterials scienceMechanicsMechanical engineeringEngineeringComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Plugging is an essential part of decommissioning wells. Often cement plugs are set at various depths to isolate critical zones of interest. These zones can include production zones, aquifers and surfaces, ensuring the wellbore is isolated correctly. The cement plug should hydrate and form an impenetrable barrier between the subsurface and the surface. Since the cement slurry, containing a yield stress, is typically denser than the fluid below, there is a tendency to destabilize mechanically. Proper selection of cement properties, namely the yield stress, is therefore essential to the success of the abandonment process. If the cement does not set correctly, the well integrity is compromised and another cement plug will need to be placed. This motivates the study of this paper, we study the interface between the cement and lighter Newtonian fluid. Over the initial setting time, the interface can become unstable allowing light fluid to propagate upwards into the denser fluid. Experimental studies conducted with water under a denser yield stress fluid show that the interface usually takes the form of a long finger moving centrally upwards. If this finger can reach a critical height in the cement plug before it sets sufficiently, the plug will lose its integrity and fail. Therefore, being able to predict the velocity of the finger is of critical importance. We scale our experimental setup to give an accurate representation of a typical western Canadian well. We can then derive an analytical expression for the flow rate and mean velocity of both the viscous finger and the dense fluid flowing down. We then explore this finger propagation by varying the critical parameters of the heavier fluid, namely the density and yeild stress. Experiments show that the model accurately predicts the velocity of the finger for a range of rheological properties and densities. The speed of the finger is found to be governed by the yield stress, the density contrast, and the ratio of effective viscosities.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,084

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,176
Écart entre enseignants0,169 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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