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Enregistrement W1970016177 · doi:10.2118/2004-057

Theoretical Analysis of Steam Assisted Gravity Drainage Process

2004· article· en· W1970016177 sur OpenAlexafffundabout
H. Tarhuni, Ezeddin Shirif, M. Ayub, Amr Henni

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCoal Combustion and Slurry Processing
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesPetroleum Technology Research Centre
Mots-clésSteam-assisted gravity drainageProcess (computing)Computer sciencePetroleum engineeringEnvironmental scienceGeologyMaterials scienceProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Steam-assisted gravity drainage (SAGD) is one of the latest and the most advanced technique in heavy oil recovery processes. The determination of the swept volume in a steam chamber process provides an early means to evaluate the project's progress. The pseudosteady state method has been used to estimate the swept volume, from pressure falloff testing of horizontal wells. This method is easy to use and is identical in form to the well-known productivity equation for a vertical well. In this paper accuracy and applicability of the pseudosteady state (PSS) method in estimating the swept volume for steam injection through a horizontal well is thoroughly investigated. A commercial thermal numerical simulator (CMG, STARS) is used to generate pressure falloff data. More than 31 simulated pressure falloff tests were analyzed in order to investigate the accuracy of the analytically estimated swept volume with the simulated swept volume in the SAGD model. In addition, several parameters, such as gridblock density, duration of injection time, permeability ratio?v h??k k, steam quality, and the location of the producer, were also studied. Results of the study show that the pseudosteady state method can be used to estimate the swept volume for steam injection through a horizontal well. Within the norms of the independent parameters, the analytically estimated swept volume is in good agreement with the simulated swept volume. The standard error of estimation swept volume using the analytic technique compared to the simulated swept volume ranges from 0.3 to 30 percent Introduction Unconventional oil reservoirs are becoming more important to the world economy as new conventional sources of hydrocarbons are becoming harder to locate. Historically, oil reserves that are difficult to recover using primary, secondary, and chemically enhanced tertiary methods have been neglected in the search for more favourable hydrocarbon reservoirs. Canada and the province of Saskatchewan in particular, contain vast resources of immobile hydrocarbons. Because of this present market, Canada has proven to be a world innovator with respect to heavy oil recovery technology. Economically feasible technologies, such as steamflooding, (SAGD), and vapour extraction (VAPEX) have been developed in order to meet world market demand. Thermal methods are the most researched area within heavy oil recovery. The most economically feasible method of transferring heat into a reservoir and the flux thereof is by the use of steam. This medium is fully utilized within the area of SAGD1,2. Recently, the innovative idea of combining horizontal well technology with heavy oil steam recovery technology has been achieved. This coupling of technology aids in the crucial heat transfer process and subsequent viscosity reduction and gravity drainage. Because SAGD processes involve transferring heat into the reservoir, a qualitative analysis of heat loss must be investigated. ccurately monitoring the swept volume over time is important for the assessment of a thermal project14. Success of a SAGD thermal project depends upon certain operational parameters such as the optimum well spacing and length of injection time. Accurately monitoring the swept volume over time is important for the assessment of a thermal project14.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,247
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

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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations2
Publié2004
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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