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Enregistrement W1977139780 · doi:10.2118/144135-ms

Nabiye Cold Lake Expansion - Leveraging Technology to Create Success

2011· article· en· W1977139780 sur OpenAlexaffabout
Heather L. Fawcett, Sylvia Kueh, Hsu Sheng-Yuan, Yueming Liang, G. Richard Scott, Larry M. Dittaro

Notice bibliographique

RevueSPE Enhanced Oil Recovery Conference · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensImperial Oil (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetroleum engineeringEnvironmental scienceSteam injectionProductivityResource (disambiguation)Investment (military)GeologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Cold Lake development, located in Alberta, Canada, is the world’s largest heavy oil in situ thermal development. At Cold Lake, operated by Imperial Oil Resources, an ExxonMobil affiliate, the Cyclic Steam Stimulation (CSS) process is used to produce 23,500 m3/d (150 kB/d) of heavy oil. In 2009, Cold Lake produced its one billionth barrel (160 million m3) of heavy oil. The Nabiye project will be the fifth central steam generation and fluid processing hub added at Cold Lake. Nabiye (Dené for Otter) continues the historical Cold Lake development concept of maximizing value through the utilization of a phased development strategy. Relative to current operations, the key reservoir difference at Nabiye is reduced pay thickness. Averaging 12 meters (40 feet), Nabiye pay is about half as thick as the initial pads of the previous expansion (Mahkeses). While reservoir of similar thickness as Nabiye is currently being developed as Productivity Maintenance pads to sustain production in the existing operation, the risk profile for Nabiye is higher because new plant investment is required. As Cold Lake develops more challenging subsurface environments, more advanced reservoir engineering techniques must be employed to mitigate risk. This paper describes the extensive use of both thermal simulation and wellbore integrity modeling to complement analog performance prediction techniques. This paper will demonstrate how the Nabiye project is effectively commercializing an unconventional resource by integrating analog performance data and advanced reservoir and geomechanical modeling. The application of (1) thermal simulation for performance prediction and (2) geomechanical modeling for steam strategy optimization will be presented.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,985
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,236 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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