Permeability Modeling for the SAGD Process Using Minimodels
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The predicted flow performance of Steam Assisted Gravity Drainage (SAGD) well pairs is sensitive to the spatial distribution of permeability. A number of permeability measurements are taken from small scale core plug data. The data may be taken preferentially from certain geologic locations and there may be inconsistencies in the data. The measurement scale is significantly less than that required for input to flow simulation. Mini-models of porosity and permeability are constructed and flow simulated in order to establish representative relationships/correlations at the grid block scale used in SAGD flow simulation. The mini-models are constructed on a by-facies basis honoring the spatial variability within each category. The uncorrected mini-model flow results lead to a too-narrow range of permeability. Geostatistical scaling laws are applied to correct the permeability values. This paper presents a permeability modeling procedure with application to the Surmont Lease in Northern Alberta, Canada. The mini-model construction, flow simulation of the mini-models, and derivation of representative porosity-permeability statistics are described and documented in this context. A comparison of SAGD flow simulation results (recovered bitumen and steam-oil-ratio) with different permeability modeling procedures is presented to support the relative importance of modeling permeability. The legitimacy of any particular permeability model can only be compared to or validated with comparison to actual flow performance at some time in the future, which is a difficult task. Even with actual flow data, this is a difficult task. This will occur at the Surmont project, at some point in the future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».