Recherche sur la sélection d'écrans de puits de contrôle du sable – Partie 4

Recherche de sélection d'écran de contrôle de sable – Partie 4

Chiffre 8. Comparaison de la production de sable à travers un maillage carré uni (MSP) et écrans enroulés (WWS). La masse de sable produite pour sept valeurs PSD par un PSM monocouche de 175 microns est supérieure à celle produite par un WWS de 175 microns par unité de surface d'écran (Haut) et par unité de surface d'écoulement libre (OFA) (bas). (Adapté de Chanpura et al, Référence 15.)

de la PSD des grains supérieurs à la taille des pores d'ouverture. en outre, les chercheurs ont découvert que la production de sable à travers la couche filtrante d'un écran PSM d'une taille de pores donnée est supérieure à celle d'un WWS de la même taille de fente (Chiffre 8).14The Mythology of Screen SelectionLe travail de l'équipe a jeté le doute sur, ou des qualifications supplémentaires pour, de nombreuses croyances largement répandues dans l'industrie au sujet des WWS et des PSM. Ces axiomes, sur lesquelles de nombreuses méthodologies de sélection d'écran traditionnelles pour les SAS ont été basées, inclure l'affirmation selon laquelle le sable de formation obstrue les écrans., la recherche a montré que suite aux SRT, lorsque seules les particules piégées restaient sur les écrans, la perméabilité finale de l'écran était de l'ordre de 5% à 100% de la perméabilité de l'écran d'origine; la valeur finale, puis, même des écrans SAS à faible perméabilité, qui ont une perméabilité d'écran d'origine d'environ 300 D, serait un minimum 15 D.

La perméabilité de l'écran est donc significativement plus élevée que la plupart des formations et donc trop grande pour provoquer un colmatage.; le colmatage est généralement quantifié par un différentiel de pression créé à travers l'écran. Au lieu, le colmatage se produit plus probablement à la suite d'une boue mal conditionnée ou d'un gâteau de filtration mélangé à du sable de formation, des sables de formation grossiers et fins mélangés provenant de diverses zones ou de l'argile et du schiste mélangés à du sable de formation.15PSD et PosD, le sable PSD n'est souvent pas nécessaire. toutefois, La PSD est requise s'il y a une grande dispersion de la formation PSD le long du puits, ou si le SRT est effectué à l'aide d'un échantillon qui a été généré sur la base d'une DSP spécifiée ou si un modèle est utilisé pour estimer la production de sable pour une combinaison DSP-écran de sable donnée. La distribution granulométrique du sable de formation est généralement déterminée par une analyse par tamis sec ou une analyse granulométrique au laser (LPSA).16

Les analyses de tamis secs déterminent le PSD par une séparation mécanique des particules en les filtrant de haut en bas à travers une série de tamis de plus en plus fins. Le poids mesuré du sable capturé dans chaque tamis est utilisé pour calculer le pourcentage de masse cumulé de chaque, qui est ensuite tracée en fonction de la taille du tamis sur une échelle semi-loga-rithmique. Les analyses de la taille des particules au laser déterminent la PSD en mesurant la manière dont la lumière est diffusée lorsqu'un faisceau laser traverse un échantillon de sable. L'angle de diffusion est inversement proportionnel à la taille des particules.

17 Pour s'assurer que les échantillons de sable sont livrés à l'appareil de mesure dans la bonne concentration et dans un état stable, Le LPSA est réalisé sur des échantillons dont la dispersion est contrôlée par voie sèche ou, quand c'est nécessaire, dispersants fluides. Les experts en contrôle du sable utilisent depuis longtemps le tamis sec et le LPSA presque sans discernement, et les différences persistantes dans les résultats obtenus à partir des deux méthodes ont été bien documentées. Des recherches récentes indiquent que ces incohérences peuvent être causées par la forme asphérique des particules, pratiques d'échantillonnage pour la LPSA, fluides utilisés et divers niveaux de blocage de la lumière utilisés dans la LPSA. Sur la base de ces observations, La PSD déterminée par l'analyse du tamis sec est recommandée à la fois pour les tests SRT de type boue et la prévision de la production de sable à l'aide des modèles ci-dessus..

Chiffre 9. Scans microCT haute résolution de PSM. Une image d'écran PSM 3D (la gauche) peut être reconstruit à partir d'un microCT scan en utilisant un format de conception assistée par ordinateur disponible dans le commerce qui est capable de préserver et de reproduire les moindres détails (centre et droite ). (Adapté de Mondal et al, Référence 19.)

toutefois, des erreurs ou des différences attribuées aux différences de forme des particules peuvent encore se produire.18 Ces différences peuvent être minimisées en caractérisant la forme et l'aspect des particules. production. Utilisation de la tomodensitométrie (microCT) images, les chercheurs ont construit des images 3D de deux types d'écrans à mailles métalliques: PSM et tissage hollandais uni (PDW) (Chiffre 9).

Ces images 3D d'écrans virtuels ont été validées par comparaison avec les images microCT. L'équipe a ensuite effectué des simulations DEM qui ont été validées par des expériences de SRT préemballés via des PSM et PDW multicouches. Les analyses des maillages de balayage microCT ont indiqué que les couches d'écran de maillage se chevauchent de manière significative et ont donc un impact sur l'efficacité de rétention. Le groupe a développé une méthode pour calculer la distribution de la taille des pores de rétention (PoSD) et la taille effective des pores pour un chevauchement donné d'échantillons de PSM. Le PoSD calculé peut être utilisé dans le modèle analytique pour améliorer la prédiction de la production de sable dans un SRT de type lisier. En conséquence de ce travail, la performance des MMS de taille nominale peut être simulée en utilisant n'importe quelle distribution de taille de sable de réservoir. À ce jour, parce que l'équipe a pu caractériser les MSP, les opérateurs sont en mesure d'évaluer un grand nombre de PSM en peu de temps et ainsi de réduire le nombre de SRT qui doivent être exécutés pour choisir la taille d'écran optimale pour un réservoir donné.19 Dans le temps, ce travail sera étendu pour inclure des types d'écran supplémentaires.

En chiffres Les ingénieurs utilisent les SRT pour choisir le crible optimal parmi une gamme de cribles sélectionnés en fonction d'une relation entre les ouvertures de crible et la taille des grains. Bien que les résultats SRT puissent être impactés de manière significative par des changements relativement faibles des conditions de test, lorsqu'il est exécuté correctement, le SRT est largement considéré comme une méthode fiable pour finaliser le choix de l'écran. L'inconvénient de ce procédé, toutefois, réside dans les pratiques traditionnelles douteuses utilisées pour réduire la gamme de choix d'écrans et dans une mauvaise interprétation des développements de pression dans les expériences SRT standard. Ce processus oblige souvent les opérateurs à choisir d'effectuer de nombreux SRT chronophages avant de qualifier un crible comme optimal pour les longues sections horizontales qui ont un PSD de sable variable. En remplaçant les méthodes traditionnelles par des modèles numériques et analytiques, les opérateurs peuvent réduire et éventuellement éliminer la dépendance aux SRT. en outre, parce que la méthodologie de sélection d'écran traditionnelle a tendance à être conservatrice, une approche logicielle peut permettre aux opérateurs d'opter pour des SAS plutôt que des packs de gravier, qui sont généralement plus chers.

Lorsque vous travaillez au large de l'Afrique de l'Ouest, vous avez besoin d'un contrôle du sable pour une formation non consolidée non uniforme, un opérateur majeur a basé son processus de sélection des écrans sur les critères traditionnels de présélection d10 et sur les SRT pour finaliser sa sélection. L'équipe de complétion a également comparé les résultats des essais en laboratoire à des modèles numériques. Le réservoir visé est le deuxième sable du champ offshore; les puits dans le premier sable du champ ont été complétés à l'aide de dispositifs de contrôle du sable sélectionnés uniquement sur la base de méthodes traditionnelles

toutefois, la première formation produite est constituée de, sables réservoirs bien triés à très faible teneur en fines. Par contre, le sable ciblé dans le deuxième réservoir est beaucoup moins uniforme, mal trié et a une teneur en fines plus élevée. Face à ces indicateurs défavorables de contrôle du sable, l'opérateur a choisi d'effectuer un processus de sélection aussi rigoureux que possible et de comparer les sélections basées sur les méthodes traditionnelles et SRT par rapport à celles utilisant des simulations et des modèles mathématiques. En comparant les résultats, l'exploitant a conclu que les sélections basées sur les résultats des SRT et celles basées sur les modèles mathématiques correspondaient étroitement. L'opérateur a ajouté que même si les modèles nécessitent des données de laboratoire pour un étalonnage correct, ils avaient un potentiel important pour aider à la sélection de la taille de l'écran sans nécessiter de tests continus en laboratoire lorsqu'ils étaient appliqués dans des régions pour lesquelles des données SRT étendues existaient.20 La quantité et l'interaction entre les variables que les ingénieurs doivent prendre en compte pour choisir une stratégie de contrôle du sable peuvent être décourageantes.

Depuis des décennies, les ingénieurs se sont appuyés sur l'expérience de leurs prédécesseurs pour les aider à trier les données et à prendre des décisions. Aujourd'hui, toutefois, en raison de la croissance de la puissance et de la capacité de calcul, les opérateurs peuvent se prévaloir de méthodes plus précises et moins compromettantes pour la sélection du contrôle du sable. Basé sur la physique et les mathématiques, ces nouvelles méthodes promettent non seulement une, chemin moins coûteux à travers le processus de sélection, mais qui offre aux ingénieurs la certitude qu'ils ont choisi une stratégie optimale de contrôle du sable pour une formation donnée.

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