Chemical Prevention of Corrosion-Induced Premature Well Failures Using a Novel Lubricity Mitigation Strategy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The sucker rod systems and tubing strings play a crucial role in the mechanical oil recovery process; their stability and reliability are desirable factors in optimizing oil production from a well. Although durable, these metallic downhole components can experience failure during oil recovery. These failures usually stem from accumulated fatigue induced by corrosion mechanisms. The dilapidation of these costly crucial components often leads to expensive downtimes, lost production, and unnecessary maintenance costs, which can all be exacerbated by frequent failures. It is imperative to develop a mitigation strategy to extend the run life of wells and occlude premature component failures, thereby providing cost savings. This paper presents a field-proven methodology used to extend the run life of high-failure frequency wells in Western Canada, involving the continuous application of lubricious corrosion inhibitors. The corrosion inhibitors' Coefficient of Friction (CoF) was quantified using a Tribometer. This bifurcate study focuses on two major aspects: a root cause analysis of the high-frequency failures and the corresponding chemical mitigation strategy to address these rampant failures. The root cause analysis showed that wellbore configuration significantly affects downhole equipment failures and hints at the inimical role of friction in inducing rampant failures, prompting the need to incorporate lubricity in the chemical mitigation strategy, especially for complex directional wells. This successful approach has been implemented in over 3000 wells and has eliminated frequent component failures while extending the run-life of wells from 700-900 days to 1650 days (over an 80% increase), resulting in cost savings. This paper showcases and elucidates an economical and pragmatic chemical mitigation strategy to address frequent well failures and optimize oil production while providing operational recommendations during drilling that are key to improving a well’s long-term productivity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».