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Enregistrement W1704487889

Modeling and mapping the effects of heat and pressure outside a SAGD steam chamber using time-lapse multicomponent seismic data, Athabasca oil sands, Alberta

2013· article· en· W1704487889 sur OpenAlexaboutno aff
Loren Michelle Zeigler

Notice bibliographique

RevueDigital Collections of Colorado (Colorado State University) · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesColorado School of Mines
Mots-clésOil sandsPetroleum engineeringGeologySteam injectionEnvironmental scienceAsphaltMaterials science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The field of study is a bitumen producing reservoir within the McMurray Formation.The deposit is a part of the Athabasca oil sands trend in Northeastern Alberta, Canada.This field contains 16 well pads that are, combined, producing more than 41,000 BOPD.Bitumen reservoirs are unique as a result of their high viscosity, low API gravity oil.This oil in this field has been produced by means of a method called Steam Assisted Gravity Drainage (SAGD), since 2007.In this method, two vertically stacked, horizontal wells are drilled.The upper well injects high temperature, high pressure steam and as the viscosity of the bitumen decreases it will begin to flow, via gravity, down to the lower producing well.Reservoir monitoring in this field is very important for multiple reasons, including the shallow depth and the large velocity changes that result from SAGD production.In order to map these changes, time-lapse multicomponent data were incorporated with rock physics modeling in order to map and interpret changes in Vp/Vs with production.When fluid substitution results and pressure estimations are combined, the resulting velocities are consistent with the core sample modeling done by Kato et al. (2008).These results were then compared with the seismic data in order to identify areas affected by steam, heat, and pressure within the reservoir through time-lapse Vp/Vs.PP time-lapse results show the location of the steam chamber within the reservoir, however these data do not give any information about the effects of pressure or heat.Converted-wave (PS) data can be used to image pressure and viscosity changes in the reservoir.When these data are combined into a Vp/Vs volume, the effects of steam, heat and pressure can be identified.Vp/Vs areas of little to no difference indicate steamed zones while the surrounding areas with large differences indicate heated and pressured zones.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,344
Score d'incertitude au seuil0,692

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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