Continuous Seismic Reservoir Monitoring of Thermal Enhanced Oil Recovery
Notice bibliographique
Résumé
This article, written by Special Publications Editor Adam Wilson, contains highlights of paper SPE 165428, ’Continuous Land Seismic Reservoir Monitoring of Thermal EOR in the Netherlands,’ by Julien Cotton, Laurene Michou, and Eric Forgues, CGG, and Kees Hornman, Shell Global Solutions International, prepared for the 2013 SPE Heavy Oil Conference Canada, Calgary, 11-13 June. The paper has not been peer reviewed. A reservoir-monitoring system has been installed on a medium-heavy-oil onshore field in the context of redevelopment by gravity-assisted steamflood. The challenge was to monitor the lateral and vertical expansion of the steam chest continuously with seismic reflection. The high sensitivity of the buried acquisition system allows the tracking and monitoring of very small variations of the reservoir’s physical properties in both the spatial and calendar domains. A daily 4D “movie” of the changes allows proposing a scenario that explains the unexpected behavior of the production. Introduction The Schoonebeek field is in the northeast of the Netherlands with 1 billion bbl of stock-tank oil initially in place. Between 1948 and 1996, the oil was produced with several small-scale thermal enhanced-oil-recovery pilots with vertical wells. Today, the oil is produced by gravity-assisted steamdrive. A permanent seismic system including 2D and 3D phases was installed in 2010 to monitor the reservoir’s evolution during steam injection. The monitoring lasted 2 years. During this time, the propagation of the steam plume injected into a horizontal well located between two horizontal producer wells was tracked in order to understand the 4D behavior of the steam and possibly update the dynamic production model.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».