Case Study: Liner Integrity Failure Identification and Repair in a SAGD Production Well at MacKay River Commercial Project
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Mackay River Commercial Project (MRCP), operated by PetroChina Canada Ltd. (PCC) in the Fort McMurray region of Northern Alberta, utilizes Steam Assisted Gravity Drainage (SAGD) for commercial bitumen extraction. This case study outlines the successful identification and remediation of a liner failure in a SAGD production well, leveraging an integrated approach using real-time surveillance and wellbore integrity diagnostics. An anomaly in the well's temperature profile was first detected through Distributed Temperature Sensing (DTS), prompting further investigation. Distributed Acoustic Sensing (DAS) data were analyzed, confirming a shift in the inflow profile at the same depth, indicating a potential breach. To validate the findings, a wellbore integrity log was conducted using caliper and electromagnetic tools, which confirmed a liner failure at the previously identified depth. Following confirmation, a targeted remediation plan was developed and executed. The well was successfully returned to production and has since operated without signs of distress. The integration of DTS, DAS, and integrity logging proved to be a reliable diagnostic methodology, enabling a focused and efficient remediation process. This case underscores the value of integrating real-time surveillance with diagnostic logging in SAGD operations, particularly for mature wells with increased failure risk. Such a systematic approach can help extend asset life, reduce downtime, and avoid costly interventions like full wellbore redrills, contributing to improved operational efficiency and cost control.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 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 ».