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Enregistrement W1969525783 · doi:10.2118/145917-ms

Experimental Design to Optimize Operating Conditions for SAGD Process, Peace River Oilsands, Alberta.

2011· article· en· W1969525783 sur OpenAlex
Nguyễn Xuân Huy, Xuan Van Tran, Taemoon Chung

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueSPE Asia Pacific Oil and Gas Conference and Exhibition · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKorea Institute of Energy Technology Evaluation and Planning
Mots-clésResponse surface methodologyProfitability indexCentral composite designAsphaltProcess (computing)Operating costInjectorOptimal designProcess engineeringDesign of experimentsCapital costPetroleum engineeringEngineeringComputer scienceEnvironmental scienceWaste managementMathematicsMechanical engineeringStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The SAGD process is a promising recovery method for producing heavy oils and bitumen resources. However, SAGD process has several economic risks including the high capital cost of initial investment for building ground facilities and uncertainties related to oil and gas prices. These risks may be critical in SAGD operation if the design for initial operating conditions is unsuitable. In order to ensure maximize profitability, optimal operation conditions should be evaluated by reservoir simulations. In this study, central composite design and response surface methodology (RSM) were applied to determining optimal conditions for SAGD process. It was aimed to mitigate the risk of incomprehensive economic assessment on the process operation. The study started with the central composite face-centered (CCF) design to screen variables, and then insignificant variables were excluded from the study before developing the optimal design by response surface method. A two-stage approach was employed based on the efficient local optimization. At first, an initial sample of design was obtained using design of experiment technique. Simulation runs for design points were used to estimate oil recovery as well as NPV for each case. Based on the standard of CCF design, total 28 cases was run to optimize the parameters of operating conditions and the NPV responses during 10 years of simulation period. Second, RSM was used to search for promising designs in contour plots and response surface map. The best choice of operating conditions for maximizing the NPV correspond to well pattern spacing of 78m, steam rate of 640 m3/d, injector producer spacing of 14m, injection pressure of 6330 kPa, subcool 8°C, respectively. Simulation results showed that cumulative oil for Fast-SAGD process does not significantly increase and even NPV is the lowest among the mentioned SAGD cases. In addition, cumulative oil recovery of SAGD1 base case is higher than those of SAGD2 and Fast-SAGD cases, as well as the lowest CSOR. However, in the economic point of view recognized that the case SAGD2 achieves the highest NPV, with the predicted values matched the experimental values reasonably well with R2 of 0.99 and Q2 of 0.88 for NPV response, while the NPV of Fast-SAGD process is the lowest because of the increasing capital cost for additional offset wells. Actually, the difference of 10kPa between steam injection pressure and reservoir pressure is not sufficient to increase the NPV for both Fast-SAGD and SAGD1 base case operations. The high cumulative oil is favorable conditions for accelerating profit, but oil and gas prices at that time is crucial to decide for operation conditions in heavy oil projects.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,378
Score d'incertitude au seuil0,649

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,233 · 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