Application of Inflow Tracers to Complement Production Logs in a Carbonate Field
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The use of classical production logging tools (PLT) for the purpose of inflow profiling has occurred for decades in the Greater Ekofisk Area (GEA) wells. Recently, several of the newly drilled wells have been completed with inflow tracer (IFT) technology to trial an alternative means of acquiring an inflow profile. The results and lessons learned from employing both methods on the 2/7-S-35 well in the Eldfisk field are shared in this paper. The IFTs are directly installed on the outside of the reservoir liner adjacent to each sleeve. The initial acid stimulation is key for releasing and displacing the tracers into the reservoir. Upon production start, the tracers are flowed back continuously with the produced fluids and sampled at surface. The samples are analyzed, interpreted, and a continuous inflow profile for the well is generated. The inflow profiles derived from both IFT and PLT methods revealed differing results in the subject well. The most notable deviation was in the bottom of the well (Hod formation) where the PLT spinner did not show flow while the IFT showed a significant flow contribution (30% of total). Upon closer analysis of the PLT run, the temperature sensor data suggested flow from the bottom of the well which conflicted with the spinner sensor data. Overall, the IFT data and PLT temperature sensor data confirmed flow from the Hod formation which was also consistent with performance from offset analog wells. Both methods offer an inflow profile solution at a similar cost but come with their own strengths and weaknesses. Careful design and application are recommended to increase the chances of capturing a representative inflow profile for a given well. The novelty of this paper is in the implementation of the patented rate-dependent method for generating IFT-based continuous inflow profiles for the subject well. The IFT provided a more credible inflow profile than the PLT and this data supported the decision to drill a dedicated well to further explore the Hod formation potential in the Eldfisk field.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».