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Enregistrement W4413391458 · doi:10.1115/omae2025-157101

A Physics-Informed Monte Carlo Approach for Squeeze Cementing Effectiveness: Eccentricity, Shrinkage, and Pore-Blockage

2025· article· en· W4413391458 sur OpenAlexaffabout
Mahdi Izadi, I.A. Frigaard

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDrilling and Well Engineering
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMonte Carlo methodShrinkageEccentricity (behavior)Statistical physicsComputer scienceMaterials sciencePhysicsMathematicsComposite materialStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,213 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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