Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper discusses the recent patent application filed by EnCana Corporation on the use of air injection to improve the performance of steam assisted gravity drainage (SAGD). EnCana's SAGD/Air Injection process employs standard SAGD well-pair infrastructure. It optimizes between the ability of steam to preheat the reservoir during SAGD and the superior (follow-up) oil displacement efficiency of in-situ combustion. Operationally, air injection is initiated after thermal communication has been established between well-pairs with steam. One interesting feature of this operating strategy is that down-hole bulk separation of oil and gas occurs which facilitates (a) efficient monitoring and control of the combustion, (b) design of surface facilities, and (c) corrosion mitigation. Laboratory combustion tube tests are presented that confirm the ability to initiate and sustain combustion, as well as mobilize residual oil saturation to steam, within a SAGD chamber. These experiments were initialized at oil saturations and conditions representative of those in a steam chamber. The residual oil saturations were determined from a full-hole core taken in the vicinity of a mature SAGD well-pair at Foster Creek. Numerical simulations of post-SAGD air injection are presented that suggest the ability to displace and produce oil banks between well-pairs and that recovery factor can be increased up to 8% of the original oil-in-place over conventional SAGD. The simulations show oil production rates and recovery factor are expected to increase with higher air injection rates. However, instantaneous air-oil ratios, which are indicative of operating costs, also increase. Thus there is an optimum continuous air injection rate that maximizes profitability. Simulations further indicate that it is possible to recycle flue gases in the injection stream without affecting oil recovery.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».