The Evolution of the Design, Evaluation, Implementation and Monitoring of Standalone Screens
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper aims to comprehensively introduce the historical, present, and future landscape of standalone screens’ design, and evaluation. The evolution of sand control screen design, testing, and implementation is explored, with a focus on its role in overcoming the challenges posed by heterogeneous geological formations and complex EOR strategies. Field case data will be used to illuminate the need for a more scientific approach to sand control engineering. As operators venture into increasingly complex and heterogeneous formations, precise sand control engineering becomes imperative. This paper will delve into the historical standalone screen design, highlighting its advantages and drawbacks. Through field case examples, we will underscore the necessity for a more scientific approach. A comprehensive sand control design cycle—from information acquisition and lab testing to data analytics, manufacturing, field installation, monitoring, and post-performance analysis—will be elucidated. Since 2017, the first attempt to optimize the standalone screen design has led to the development of a sand control best practice. The best practice outlines the guidelines and steps that must be followed on the sand control design, evaluation, and monitoring for future pads. The guidelines have been successfully implemented in the field with remarkable success and no failure to report to date. The guidelines specify the sampling method, the testing requirement to identify the sand variation within the studied sandbox, and selection criteria and evaluation testing through sand retention testing. The guidelines specify the manufacturing tolerances for each screen type. Additionally, the monitoring details for wells completed with sand control and adjustment of the best practices based on the monitoring data are outlined in the guidelines. This paper shares the rich history and lessons learned from sand control design from two fields where different standalone screens are used as the primary completion method. Designing and optimizing the sand control screens for wells is a formidable challenge, given the intricate nature of downhole environments. This paper conveys lessons and learns from field case studies to the industry, shedding light on the complexities and offering guidance for future sand screen engineering. The insights shared aim to contribute to the continuous improvement and advancement of sand control practices in the global hydrocarbon recovery sector.
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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 | 0,012 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».