MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1971321814 · doi:10.2118/0115-0078-jpt

Pelican Lake: First Successful Application of Polymer Flooding in a Heavy-Oil Reservoir

2015· article· en· W1971321814 sur OpenAlexaboutno aff
Adam Wilson

Notice bibliographique

RevueJournal of Petroleum Technology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPelicanOil in placePetroleum engineeringFlooding (psychology)Enhanced oil recoveryOil fieldEnvironmental scienceLight crude oilGeologyPetroleumFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article, written by Special Publications Editor Adam Wilson, contains highlights of paper SPE 165234, ’Pelican Lake Field: First Successful Application of Polymer Flooding in a Heavy-Oil Reservoir,’ by Eric Delamaide, SPE, IFP Technologies; and Alain Zaitoun, SPE, Gerard Renard, SPE, and Rene Tabary, SPE, IFP Energies Nouvelles, prepared for the 2013 SPE Enhanced Oil Recovery Conference, Kuala Lumpur, 2-4 July. The paper was peer reviewed and published in the August 2014 SPE Reservoir Evaluation & Engineering journal, p. 340. Initially, polymer flooding had not been considered as a viable enhanced-oil- recover (EOR) technology for Pelican Lake in northern Alberta, Canada, because of the high viscosity of the oil until it was considered in combination with horizontal wells. Polymer flooding generally has been applied in light- or medium-gravity oil, and, even today, standard industry screening criteria limit its use to viscosities up to 150 cp. Pelican Lake is the site of the first successful application of polymer flooding in much-higher-viscosity oil (1,000–2,500 cp). Introduction The Pelican Lake field, approximately 250 km north of Edmonton, Alberta, Canada (Fig. 1), was discovered in 1978 and started producing in 1980. With more than 6 billion bbl of oil originally in place (OOIP) and a primary recovery estimated at less than 7%, it presents a significant target for EOR. But it is also a challenging reservoir with high-viscosity oil in a thin formation. Early History The reservoir-depletion mechanism is solution-gas drive, but initial reservoir pressure was low and there is very little dissolved gas, so there is little energy in the reservoir. Because the oil is also viscous (from 600 to 80,000 cp), primary recovery is low, approximately 5 to 10% of OOIP. In addition, the reservoir is thin (an average thickness of 5 m). As a result, the first wells drilled in 1980–81 were not economic. Horizontal Drilling in Pelican Lake CS Resources drilled its first horizontal wells in the Winter pool in Saskatchewan and then turned to Pelican Lake in 1987. Horizontal drilling is well-adapted to Pelican Lake, provided that the well can be maintained in the pay zone. Because the reservoir is so thin, a horizontal well can increase the reservoir exposure tremendously. The production performances of the horizontal wells were markedly better than those of the vertical wells and seemed to correlate reasonably well with the length of the horizontal drain in the reservoir. In 1991, CS Resources drilled its first openhole lateral arm from a main horizontal drain. Then, in 1993, it went one step further and drilled two multilateral wells with a new tool, the lateral-tieback system. The use of multilaterals would greatly expand in the years to come. Screening of EOR Methods for Pelican Lake Despite the improvement in recovery and overall economics resulting from the use of horizontal and multilateral wells, it was clear that primary recovery would be limited to 5–10% of OOIP, and other options were considered to increase recovery.

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 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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,544
Score d'incertitude au seuil0,597

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,230 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations10
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Petroleum TechnologyMême sujetEnhanced Oil Recovery TechniquesTravaux en français237 207