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Título: ON MODELING THE OPTIMUM ROCK CORING LENGTH OF UNCONSOLIDATED SANDSTONES PRIOR TO CORE JAMMING
Autor: FLAVIO TITO PEIXOTO FILHO
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  EURIPEDES DO AMARAL VARGAS JUNIOR - ADVISOR
ERICK SLIS RAGGIO SANTOS - CO-ADVISOR

Nº do Conteudo: 56043
Catalogação:  19/11/2021 Idioma(s):  PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=56043@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=56043@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.56043

Resumo:
In coring operations core jamming is a permanent concern. It takes place when the core sample becomes stuck within the inner core barrel, preventing further acquisition. In hard formations it is undesirable because it stops bit penetration, and results in loss of time and money, especially if it occurs at the beginning of the core run. In unconsolidated formations the damage goes further, as the jam may become solidary to the coring bit and wash the formation away instead of acquiring it. This phenomenon is unnoticeable at surface and thus gives the operators no indicative of a premature pull out of hole need. The reservoir rock characterization will be permanently incomplete due to the unrecovered washed away material. Hence, a good prediction of a safe maximum coring length could be an important way to avoid washing the sample, maximizing recovery, without risking to be too conservative. This work describes the steps and results of establishing a model to predict jamming in unconsolidated formations. These steps includes: experiments to determine friction factor between sand and the aluminum tubes, analytical modeling, and FEM analysis to evaluate the experiment results and to establish the prediction model.

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