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Enregistrement W1967445625 · doi:10.2118/165434-ms

Findings from a Solvent-Assisted SAGD Pilot at Cold Lake

2013· article· en· W1967445625 sur OpenAlexafffundabout
Larry M. Dittaro, Ali E. Jaafar, Darrel L. Perlau, T.J. Boone, Jeffrey A. Yerian, Jasper L. Dickson, Robert Chick Wattenbarger

Notice bibliographique

RevueSPE Heavy Oil Conference-Canada · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensImperial Oil (Canada)
Organismes subventionnairesGovernment of Alberta
Mots-clésSteam-assisted gravity drainageDiluentPetroleum engineeringSteam injectionPilot plantAsphaltOil sandsEnvironmental sciencePilot testOil fieldWaste managementEngineeringMaterials scienceChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract ExxonMobil and Imperial Oil Resources (Imperial) are conducting a Solvent Assisted - Steam Assisted Gravity Drainage (SA-SAGD) experimental pilot at Cold Lake in the Clearwater formation where up to 20% by volume of hydrocarbon solvent (diluent) has been injected along with dry steam in a dual horizontal well SAGD configuration. Experimental work performed by the Alberta Research Council (ARC) (Nasr, 2003) and Imperial indicated that addition of solvent to steam increases bitumen rates and decreases steam-oil ratios relative to the conventional SAGD process. The main objective of this pilot has been to produce high quality field data to definitively support these experimental conclusions. The pilot scope includes two horizontal well pairs (four wells), six observation wells, associated steam and diluent injection facilities, artificial lift, as well as, dedicated production measurement and testing facilities. The SA-SAGD pilot uses existing steam generation, water treatment, bitumen separation and processing facilities at Imperial's Mahkeses plant and existing steam distribution and production gathering systems. The main focus of this paper is to document the integrated approach taken to ensure that this multi-year pilot is successful and to provide information resulting from this multi-year pilot. Key surveillance products, such as, production/injection measurements, horizontal-well temperature logs, observation-well temperature and saturation logs, time-lapse 3D seismic, and the impact of a mid-pilot solvent switch will be discussed. In addition, this paper will review how these surveillance products are integrated with laboratory data and simulation efforts to improve our understanding of this process and increase confidence in go-forward predictions. Given the emerging importance of solvent-assisted thermal heavy-oil processes and the accelerated conversion of this technology from laboratory-scale to field-scale, data from a field pilot provides invaluable information in the quest to deploy this emerging in-situ recovery technology.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,981
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,193 · 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'étudeObservationnel
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

Citations25
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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