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Enregistrement W6910476739 · doi:10.48336/6700-5r38

A novel evaluation of total skin factor and pressure gradients for vertical perforated wells in near-wellbore region

2023· article· en· W6910476739 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueMemorial University Research Repository (Memorial University) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerforationWellboreFlow (mathematics)Volumetric flow rateDifferential pressureFluid dynamicsCompletion (oil and gas wells)Work (physics)Pressure gradient

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The reservoir productivity index relies on fluid flow performance through the nearwellbore and wellbore regions, which itself is highly dependent on wellbore geometry, completion technique, and specific reservoir parameters. The present study aims to present better understanding of fluid flow in the near-wellbore region by evaluating the effect of formation damage, well completion, well geometry as a function of single and two-phase flow rate conditions, thereby expanding industry knowledge about well performance. An experimental procedure was developed to investigate fluid flow behavior through a cylindrical perforation tunnel and different well completion configurations. The experimental test was carried out using a geotechnical radial flow set-up to measure the differential pressure by injecting the single-phase and the two-phase radially into the core sample. A triaxial experimental set-up was employed in the present work to enable larger scales and high values for parameters (e.g., larger core sample, higher pressure, etc.). The height of the samples used in this study is one foot, the diameter is half a foot, as well as the maximum flow rate reached 4 liter/minute. This set-up also enables different kinds of fluid flow problems to be investigated. Also, the set-up has been appropriately updated to target the monitoring of interaction flows for both well, and near-well areas, including axial well and radial near-well flows. Extensive laboratory testing was conducted to create artificial samples for the perforation tunnel and a cylindrical near-wellbore region that were used in this study. Statistical analysis was coupled with numerical simulation to expand fluid flow investigation in the near-wellbore area that cannot be obtained experimentally. Design of Experiments (DoE) software was used to determine the numerical simulation runs using the ANOVA analysis with a Box-Behnken Design (BBD) model. Also, ANSYS-FLUENT was used to analyze the numerical simulation for near-wellbore region by applying the single and two-phase flow. The three main investigative procedures of experimental, numerical, and statistical analysis showed a clear view of integrating effects of the skin zone (damaged region), perforation parameters, partial completion, inclination of well, the crushed zone around the perforation, and two-phase flow behavior on the total skin factor and the pressure gradient in the near-wellbore region. This study presented a novel experimental and numerical approach for studying the combined effects of well completion configurations and fluid flow behavior on the hydrocarbon production by creating a prototype representing the near-wellbore region. This study provided a comprehensive analysis of fluid flow in the near-wellbore region and developed new correlations that calculate completion configurations' effect on the skin factor. The novel correlations that have been produced from this study simplify the skin factor estimation in different well completion types. The comparison demonstrated good agreement between the proposed correlations and available models results within the range of the study's dimensionless parameters. Moreover, this study will help clarify and understand the effect of well completion on well productivity in the near-wellbore region.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,224 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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