Pesquisa de Seleção de Tela de Poço de Controle de Areia - Parte 4 - fabricante de tubos de aço de abter, tubulação e invólucro de gás natural,tubulação de aço sem costura,OCTG,

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Pesquisa de Seleção de Tela de Poço de Controle de Areia – Parte 4

Pesquisa de seleção de tela de controle de areia – Parte 4

Figura 7. Distribuição de tamanho de partícula (PSD) de areia de formação retida e produzida. O PSD da primeira camada de areia retida na tela (vermelho) tem a distribuição esperada das partículas de areia de larguras maiores que o tamanho da ranhura. O PSD da segunda camada (verde) está se aproximando da areia de formação (azul). Porque os tamanhos das partículas retidas na segunda camada são ditados pelos tamanhos dos poros da primeira camada, as partículas retidas irão

eventualmente ser do mesmo PSD e permeabilidade que a areia de formação.

(Adaptado de Chanpura et al, referência 13.)

Figura 8. Comparação da produção de areia através de malha quadrada lisa (PSM) e telas de arame (WWSs). A massa de areia produzida para sete valores de PSD através de um PSM de camada única de 175 mícrons é maior do que aquela produzida através de um WWS de 175 mícrons por unidade de área de tela (topo) e por unidade de área de fluxo aberto (OFA) (fundo). (Adaptado de Chanpura et al, referência 15.)

do PSD de grãos maiores que o tamanho do poro da abertura. além do que, além do mais, pesquisadores descobriram que a produção de areia através da camada de filtro de uma tela PSM de um determinado tamanho de poro é maior do que a de um WWS do mesmo tamanho de slot (Figura 8).14A mitologia da seleção de tela O trabalho da equipe lançou dúvidas sobre, ou acrescentou qualificações para, inúmeras crenças da indústria amplamente difundidas sobre WWSs e PSMs. Esses axiomas, em que muitas metodologias tradicionais de seleção de tela para SASs foram baseadas, incluem a alegação de que a formação de areia obstrui as telas., a pesquisa mostrou que seguir SRTs, quando apenas partículas presas permaneceram nas telas, permeabilidade da tela final estava na faixa de 5% Para 100% de permeabilidade da tela original; o valor final, em seguida, mesmo das telas SAS de baixa permeabilidade, que têm uma permeabilidade de tela original de cerca de 300 D, seria um mínimo 15 D.

A permeabilidade da tela é, portanto, significativamente maior do que a maioria das formações e, portanto, muito grande para causar obstrução.; O entupimento é comumente quantificado por um diferencial de pressão criado na tela. Em vez de, o entupimento ocorre mais provavelmente como resultado de lama mal condicionada ou torta de filtro misturada com areia de formação, areias de formação grossa e fina misturadas de uma variedade de zonas ou argila e folhelho misturados com areia de formação.15PSD e PoSD Quando SRTs são realizados em laboratório usando areia de formação, a areia PSD muitas vezes não é necessária. No entanto, PSD é necessário se houver uma grande dispersão na formação PSD ao longo do poço, ou se o SRT for realizado usando uma amostra que foi gerada com base no PSD especificado ou se um modelo for usado para estimar a produção de areia para uma determinada combinação de tela PSD de areia. A distribuição do tamanho de partícula da areia de formação é normalmente determinada por meio de análise de peneira seca ou análise de tamanho de partícula a laser (LPSA).16

As análises de peneira seca determinam o PSD por meio de uma separação mecânica de partículas, filtrando-as de cima para baixo através de uma série de peneiras progressivamente mais finas. O peso medido da areia capturada em cada peneira é usado para calcular a massa percentual cumulativa de cada, que é então plotado contra o tamanho da peneira em uma escala semiloga-rítmica. As análises de tamanho de partícula a laser determinam o PSD medindo como a luz é espalhada quando um feixe de laser passa por uma amostra de areia. O ângulo de dispersão é inversamente proporcional ao tamanho da partícula.

17 Para garantir que as amostras de areia sejam entregues ao dispositivo de medição na concentração correta e em um estado estável, A LPSA é realizada em amostras cuja dispersão é controlada por secagem ou, quando necessário, dispersantes fluidos. Especialistas em controle de areia há muito tempo usam peneira seca e LPSA quase indiscriminadamente, e diferenças persistentes nos resultados obtidos com os dois métodos foram bem documentadas. Pesquisas recentes indicam que essas inconsistências podem ser causadas pela forma asférica das partículas, práticas de amostragem para LPSA, fluidos usados e vários níveis de bloqueio de luz usados no LPSA. Com base nessas observações, O PSD determinado pela análise de peneira seca é recomendado para testes SRT do tipo pasta e previsão de produção de areia usando os modelos acima.

Figura 9. Varreduras microCT de alta resolução de PSM. Uma imagem de tela 3D PSM (deixei) pode ser reconstruído a partir de uma varredura de microCT usando um formato de projeto auxiliado por computador disponível comercialmente que é capaz de preservar e reproduzir detalhes minuciosos (centro e direita ). (Adaptado de Mondal et al, referência 19.)

No entanto, ainda podem ocorrer erros ou diferenças atribuídos a diferenças de formato de partícula.18 Essas diferenças podem ser minimizadas pela caracterização do formato e aspecto da partícula. Produção. Using microcomputed tomography (microCT) images, researchers constructed 3D images of two metal mesh screen types: PSM and plain Dutch weave (PDW) (Figura 9).

These 3D images of virtual screens were validated by com-parison with the microCT images. The team then conducted DEM simulations that were validated by experiments of prepack SRTs through multilayer PSMs and PDWs. Analyses of microCT scan meshes indicated that mesh screen layers overlap signiﬁcantly and thus impact retention efﬁciency. The group developed a method to calculate the retention pore size dis-tribution (PoSD) and effective pore size for a given overlap of PSM samples. The calculated PoSD can be used in the analytical model to improve sand production prediction in a slurry-type SRT.As a consequence of this work, the perfor-mance of nominal size MMSs can be simulated using any reservoir sand size distribution. A data, because the team has been able to charac-terize PSMs, operators are able to evaluate a large number of PSMs in a short time and thus reduce the number of SRTs that must be run to choose the optimal screen size for a given reser-voir.19 In time, this work will be expanded to include additional screen types.

By the Numbers Engineers use SRTs to choose the optimal screen from a range of screens selected based on a rela-tionship between screen openings and grain sizes. Although SRT results can be impacted sig-niﬁcantly by relatively small changes to test con-ditions, when performed properly, the SRT is widely considered a reliable method for ﬁnalizing screen choice. The drawback to this process, Contudo, lies in the dubious traditional practices used to narrow the range of screen choices and in misinterpretation of pressure developments in standard SRT experiments. This process often forces operators to choose to perform many time-consuming SRTs before qualifying a screen as optimal for long horizontal sections that have varying sand PSD.By replacing traditional methods with numer-ical and analytical models, operators may reduce and eventually eliminate the dependence on SRTs. além do que, além do mais, because traditional screen selection methodology tends to be conservative, a software-based approach may allow operators to opt for SASs over gravel packs, which are typi-cally more expensive.

When working offshore West Africa required sand control for a nonuniform unconsolidated formation, a major operator based its screen selection process on traditional d10 preselection criteria and on SRTs for ﬁnalizing its selection. The completions team also compared the results of the laboratory tests to numerical models. The targeted reservoir is the second sand in the offshore ﬁeld; wells in the ﬁrst sand of the ﬁeld were completed using sand control devices selected based solely on traditional methods

No entanto, the ﬁrst formation produced is made up of highly uniform, well-sorted reservoir sands that have very low levels of ﬁnes content. By con-trast, the targeted sand in the second reservoir is much less uniform, poorly sorted and has higher ﬁnes content. In the face of these adverse sand control indicators, the operator opted to perform as rigorous a selection process as possible and to check selections based on traditional and SRT methods against those using simulations and mathematical models.In comparing results, the operator concluded that selections based on the results of SRTs and those based on the mathematical models matched closely. The operator added that although models require laboratory data for proper calibration, they held signiﬁcant potential for aiding screen size selection without the need for continued laboratory testing when applied in regions for which extensive SRT data existed.20The quantity of and interaction between the variables that engineers must consider in choos-ing a sand control strategy can be daunting.

Por décadas, engineers have relied on the experience of their predecessors to help them sort the data and arrive at decisions. Hoje, Contudo, because of the growth of computing power and capacity, operators may avail themselves of more accurate and less compromising methods for sand control selection. Based on physics and mathematics, these new methods promise not only a quicker, less costly path through the selection process, but one that provides engineers with the cer-tainty that they have chosen an optimal sand con-trol strategy for any given formation.