MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1979136713 · doi:10.2118/2009-047

Estimation of Steam-Chamber Extent Using 4D Seismic

2009· article· en· W1979136713 sur OpenAlexaboutno aff
Motonao Tanaka, Kazunori Endo, Shigenobu Onozuka

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Imaging and Inversion Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEstimationGeologyEnvironmental sciencePetroleum engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Steam-Assisted Gravity Drainage (SAGD) process has been successfully implemented to produce ultra-viscous bitumen from the Athabasca oil-sands in the Province of Alberta, Canada. In the Hangingstone area, 15 pairs of SAGD wells had been drilled by 2006 in the reservoir of maximum 30 m thickness and about 300 m depth. The production reached an average of 8,000 BOPD in recent years. The reservoir is geologically characterized as stacked incised valley fills in fluvial to upper-estuarine channels. Thin mudstone layers and abrupt changes in facies caused by the sedimentary deposits present complexities and difficulties for SAGD implementation. A 3D seismic survey was conducted in 2002 to obtain a clear view of geology that was fully utilized for planning additional wells. In order to evaluate SAGD efficiency and performance, a time-lapse 3D seismic survey was carried out in 2006. In this paper, P-wave velocity (Vp) maps transformed from the seismic travel-time maps were interpreted with a new methodology for evaluating the areal extent of the steamchamber zone created by the SAGD process. In the previous experimental study of seismic velocity measurements with oilsands cores, Vp was found to steeply drop with an increase in temperature and to gently decrease with an increase in pore pressure. Based on the experimental results, a petrophysical model was formulated to express Vp as a function of temperature, pressure, and water saturation. The high pressure and high temperature zone of the SAGD process should generate differences between the first (2002) and second (2006) Vp maps from which we can estimate the area of the reduced bitumen viscosity with a temperature increase. As effects of pressure are probably more areally extensive than effects of temperature, these two effects on the Vp maps need to be segregated. As a new method, a scaling factor for the Vp reduction was first estimated to adjust the laboratory scale and field scale. We then calculated a distribution of Vp reduction corresponding to steam-chamber conditions in order to decouple composite effects of temperature and pressure based on the petrophysical model. Distinguishing high temperature and high pore-pressure zone from low temperature and high pore-pressure zone, we could determine a steam-chamber distribution. The bitumen volume in the steam-chamber zone was estimated and compared with the actual production. The methodology, interpretation procedures, and the results obtained are presented in detail. Introduction Although the oil price has dropped rapidly after the financial crisis in 2008, the development of unconventional oil resources like extra-heavy oil and oil shale still remains significant in the quest for increasing reserves or energy security (Stark et al. 2008). Such bituminous and heavy oil, however, complicates their production using normal techniques. Then, a variety of methods are developed to decrease high viscosity. The injection of heat or solvents is used extensively. The SAGD technique which was first designed by Butler (1992, 1994) is one of the most effective steam injection methods and it has been widely applied in Canadian oil-sand reservoirs. The steam movement is highly influenced by complex substructure in reservoirs.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations19
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian International Petroleum ConferenceMême sujetSeismic Imaging and Inversion TechniquesTravaux en français237 207