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Enregistrement W1977780036 · doi:10.2118/158934-pa

Modelling of Cold Heavy-Oil Production With Sand For Subsequent Thermal/Solvent Injection Applications

2014· article· en· W1977780036 sur OpenAlexafffundabout
Alireza Rangriz Shokri, Tayfun Babadagli

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Petroleum Technology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAmirkabir University of Technology
Mots-clésPetroleum engineeringEnhanced oil recoveryProcess (computing)WormholeEnvironmental scienceOil fieldThermalPorosityProcess engineeringComputer scienceOil productionProduction (economics)PetrophysicsDiffusionGeologyGeotechnical engineeringEngineeringMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Although proved beneficial and economic for thin reservoirs, the cold heavy-oil production with sand (CHOPS) method has several limitations. The sand produced during CHOPS changes the geomechanical and petrophysical properties continuously and results in open channels in the reservoir known as wormholes. Also, the CHOPS method results in a low oil recovery (8–10% original oil in place). This entails a follow-up enhanced-oil-recovery (EOR) process, which is always an option for further exploitation, referred to as post-CHOPS. Assessment of such a process through numerical simulation, as the most inexpensive yet most powerful tool, necessitates a comprehensive modelling approach to capture its dynamic physical nature. Only through such a realistic model can one obtain reasonably reliable reservoir characteristics after CHOPS that are critically important to assess post-CHOPS applications. To this end, we implemented a fractal pattern of different kinds by use of a diffusion-limited aggregation (DLA) algorithm as wormhole domain with a partial dual-porosity approach and a step-by-step simulation technique, taking advantage of a simple mathematical model to integrate the sand-production data with fractal patterns. The wormhole network is assumed to grow with more sand production, respecting geological conditions and well perforation. Moreover, its effective properties and the contained fluid can be controlled along its length and pattern at different steps. Such an option is of great assistance in the history-matching process. The model was validated successfully with available Alberta field data. As a preliminary step to post-CHOPS, several thermal, solvent, and hybrid combinations of both scenarios were considered. The proposed method for CHOPS modelling is a useful approach to initiate a quick post-CHOPS study in practice if sand production history is provided. One may also take advantage of its compatibility with any black-oil, compositional, or thermal simulators.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,490
Score d'incertitude au seuil0,565

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,180 · 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'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

Citations27
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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