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Enregistrement W4401442649 · doi:10.1115/omae2024-124421

Unlocking the Flow: A Comparison of Off-Bottom Plug Placement Techniques in Well Abandonment

2024· article· en· W4401442649 sur OpenAlexaffabout
Amin Shakeri, Abdallah Ghazal, Ida Karimfazli

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOil and Gas Production Techniques
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAbandonment (legal)Computer scienceSpark plugFlow (mathematics)Plug-inPetroleum engineeringGeologyEngineeringMechanical engineeringMechanicsProgramming languagePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Plug and abandonment (P&A) of oil and gas wells are essential for the protection of the environment and public safety. In Western Canada, a common abandonment technique involves placing cement plugs along the wellbore, utilizing either the balanced-plug or the dump-bailing methods. The balanced-plug technique employs a constant injection flow rate, whereas the dump-bailing method relies on gravity to release cement slurry above a mechanical barrier. Ensuring minimal mixing of cement slurry with wellbore fluids is critical for the integrity of the abandonment process. In this study we develop three-dimensional hydrodynamic models of the two placement methods to compare the flow dynamics and mixing of the slurry and wellbore fluids. The primary difference between the placement methods is the slurry flow rate during the placement process. Our results reveal that the dump bailing approach leads to more extensive mixing of the slurry and wellbore fluids, especially as the distance between the cement release level and the barrier increases. The balanced plug method typically leads to the accumulation of a cement slurry with water content close to target specifications, contrasting with the dump bailing method, where the water content can vary significantly from the intended design.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,248 · 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'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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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