MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1971480457 · doi:10.2118/2006-157-ea

Automated Global Optimization of Commercial SAGD Operations

2006· article· en· W1971480457 sur OpenAlexaffabout
Colin Card, Neilin Chakrabarty, Ian D. Gates

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer sciencePetroleum engineeringManufacturing engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The economics of a SAGD operation depend on several factors including the oil rate, cumulative production/well pair (recovery), and cumulative SOR. Complete economic optimization of the process would need to consider all these and possibly additional factors. To date, so far as the authors are aware, economic optimization of a commercial SAGD operation has been carried out by trial and error methods, using many simulations in an attempt to identify the optimum approach to steam use (steam optimization). There is considerable interest in automated ‘goal seeking’ optimization approaches which can largely eliminate the tedious and repetitive work involved in running a large number of simulations to find an optimum case. These approaches seek to find a global optimum of some objective function which is related to the economic criteria for the project. Because of the size, and run time requirements, of commercial SAGD simulation models, ‘brute force’ optimization approaches, where hundreds of runs are made, are neither practical nor elegant. More sophisticated approaches are required. The authors have developed techniques which allow both the automation of the manual approach, and the optimization of this automation. That is to say, the optimization approach used not only finds the global optimum for a given objective function but also finds this global optimum in an optimal fashion. In the work described here, we have chosen to use cumulative SOR as a surrogate for the economic objective function to be optimized. For demonstration purposes the commercial SAGD model used has been restricted to a single well pair. Introduction Steam-Assisted Gravity Drainage (SAGD) has proven itself as a commercial heavy oil and bitumen recovery technology in the Athabasca and Cold Lake regions of Alberta (Komery et al., 1999; Butler, 1997; AED, 2004; Yee and Stroich, 2004; Scott, 2002). SAGD, displayed in cross-section in Figure 1, was developed by Butler (1997) while at Imperial Oil in the late 1970s and consists of two substantially parallel horizontal well bores, one positioned above the other. Typically, the inter-well bore distance is between 5 and 10 m, the wells are between 500 and 1000 m long, and inter-well pair spacing is between 90 and 120 m. (Singhal et al., 1998; Komery et al., 1999). The production well is located a few meters above the base of pay. Steam injected into the top well enters the steam chamber, flows convectively throughout the chamber, and eventually loses its latent heat to the oil sand along the edge of the chamber. As a consequence, the oil's temperature rises, its viscosity falls, and under the action of gravity, it flows either vertically from the top of the chamber or down the edges of the chamber towards the production well located at the bottom of the chamber. To start the process, in common practice, steam is circulated within the injector and producer. In effect, they act as line heat sources which conductively heat the regions around and between the wells. After the oil between the wells is sufficiently warm, the wells are converted over to SAGD mode.

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)0,002
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations12
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian International Petroleum ConferenceMême sujetReservoir Engineering and Simulation MethodsTravaux en français237 207