沙控Well屏幕选择研究-第四部分

沙控屏幕选择研究-第四部分

图8平方网格和线包屏沙生成比较沙质量通过175微片单层PSM为7SD生成比175微片WS/单元屏幕面积(顶部)和单元开放流面积(底部)生成大Chanpura等参考文献

中粒子大于孔径孔径大小14 屏幕选择神话SAS许多传统屏幕选择法所依赖的这些axims中包括编造沙插屏的论点。然而,研究显示,SRTs之后,当只有悬浮粒子保留在屏幕上时,最终屏幕渗透率介于原屏渗透率的5%至100%之间!即使是低渗透性SAS屏幕,原创屏幕渗透性约300D至少15D

屏幕渗透性比大多数编队高得多,插件通常用跨屏幕生成的压力差量化反之,插件更有可能发生,原因是混凝土或滤波片混合成沙、混合粗和精沙或粘土和页岩混合成沙15PSD和POSD或SRT使用样本执行时基于指定的SDF或使用模型估计沙粒生产粒度分布成沙通常通过干筛分析或激光粒度分析确定

干筛分析通过机械分离粒子从上到下过滤通过一系列偏向微信分解确定SDF测量沙积积分质量激光粒子大小分析测量光分采沙角散与粒子大小逆成比例

17 为了确保沙样以正确浓度稳定化的方式分解测量设备,LPSA对分布受干散或必要时流体分解控制的样本作准分解沙控专家长期以来几乎不分青红皂白地使用干筛和LPSA,两种方法结果的持续差异得到了很好的消解最近的研究表明,这些不一致性可能由粒子外形、LPSA采样实践、LPSA使用流体和各种光阻塞悬浮带所引起基于这些观察原理,建议使用上述模型对滑动式SRT测试和沙子生产预测使用干筛分析

图9高分辨率微信扫描PSM三维PSM图像(左侧)可用商业计算机辅助设计格式从微信扫描重建摘自Mondal等参考文献19

判别粒子形状和侧面可最小化这些差分 。 网状屏幕最近调查显示,在建模沙生产时需要分层设计解析研究人员使用微计算断层图像制作二维金属网格屏幕类型三维图像:PSM和PDW

3D虚拟屏幕图像与微信图像并发验证团队随后进行了DEM模拟,通过多层PSMs和PDWs预包SRTs实验验证微信扫描网格分析显示网格屏幕层大相重叠,从而影响保留效率group开发出一种方法计算保值孔径分布并有效孔径尺寸PoSD计算出后可用于分析模型,提高SRT型滑动沙子生产预测值。至今为止,由于团队能够对PSM数量快速评价,运算符能够减少SRT数以选择给定reservor最优屏幕尺寸19 。 随着时间的推移,这项工作将扩展以包括更多屏幕类型

数字工程师使用SRT从屏幕开口和粒度间重定位所选择的屏幕范围选择最优屏幕SRT结果可因测试条件小小修改而产生二次冲击,但如果正确执行,SRT被广泛认为是最终确定屏幕选择的可靠方法。这一进程的缺陷在于用于缩小屏幕选择范围的可疑传统实践和对标准SRT实验压力开发的曲解这一过程往往迫使运算符选择执行多耗时单片段后确定屏幕最优使用长横向段,这些长横向段有不同的沙片片段SDF.By替换传统方法代之以数字分析模型,运算符可减少并最终消除对SRTs的依赖性此外,由于传统屏幕选择方法往往比较保守,软件型方法可能允许操作者选择SAS比碎石包多,而碎石包更贵

西非近海作业时,需要沙控非统一非综合编组,主要运算符依据传统d10预选标准选择屏幕过程,并依赖SRTs最终确定选择过程结业团队还比较实验室测试结果和数值模型目标水库是近海第二沙田中第一批沙井使用完全基于传统方法选择沙控设备完成

生成的第一个编队由高度统一、排列精良的库沙组成,这些沙子的罚款含量极低。并发后,第二水库目标沙远不统一、分类差和罚款含量高面对这些逆沙控制指标,运算符选择尽可能严格选择过程并检查基于传统和SRT方法的选择与使用模拟和数学模型选择对比运算符补充称,虽然模型需要实验室数据进行正确标定,但它们有很大潜力帮助屏幕尺寸选择,而无需继续实验室测试,应用区域有广度SRT数据存在20 。 工程师在播沙策略中必须考虑变量的数量和交互性可能非常艰巨。

数十年来工程师依赖前辈的经验 帮助整理数据并决策运算符使用更精确和低损耗方法选择沙粒控制基于物理和数学,这些新方法不仅承载快速低费用路径选择过程,而且为工程师提供确定性,即他们选择最优沙同轨策略

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