A Physics-Informed Monte Carlo Approach for Squeeze Cementing Effectiveness: Eccentricity, Shrinkage, and Pore-Blockage
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Gas leakage in many hydrocarbon wells often occurs due to shrinkage and the formation of microannuli, which are typically located along cement-casing and cement-formation interfaces. These microannuli develop from inconsistencies during the primary cementing process as well as operational issues, ultimately compromising the well’s integrity. Squeeze cementing is a common workover method that entails pumping a thin cement slurry under pressure into these defects to restore integrity. However, despite its frequent use, the success rate of squeeze cementing is relatively low, mainly due to considerable uncertainties regarding the geometry of microannuli, the behavior of the slurries, and the methods used for evaluation. Building on the stochastic model by Trudel and Frigaard [1], which predicts well leakage and was validated with data from British Columbia, Canada, spanning from 2010 to 2019, we established a Monte Carlo method to analyze the injection of yield-stress slurries into irregular microannuli. This method provides probabilistic predictions concerning the outcomes of squeeze cementing and underscores the inherent variability in these operations. In this research, we expand our focus to investigate different operational scenarios, highlighting the crucial role of rheological properties and other factors that affect the success of microannulus repair. By merging probabilistic approaches with in-depth analysis of slurry behavior, we strive to tackle significant uncertainties, enhance the success rates of squeeze cementing operations, and propose practical strategies for restoring zonal isolation and preventing gas migration in hydrocarbon wells.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».