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Enregistrement W1982829500 · doi:10.2118/00-01-tb

Real-time Monitoring of SAGD Wells

2000· article· en· W1982829500 sur OpenAlexaboutno aff
Robert Knoll, K.C. Yeung, Mehmet Saltuklaroglu

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Petroleum Technology · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOil and Gas Production Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetroleum engineeringInjectorDrillingCasingWater wellSteam injectionEngineeringOil wellEnvironmental scienceMechanical engineeringGeotechnical engineeringGroundwater

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Technology Brief The value of continuous monitoring in SAGD (steam assisted gravity drainage) wells has been documented in various technical literature over the last two years. Of the 39 SAGD well pairs that have been drilled in Alberta to date, many have incorporated pressure and temperature monitoring as part of the assessment of SAGD effectiveness(1). Real-time monitoring has provided operators increased understanding as to the overall development of the steam chamber and the operational balance that must be achieved between injector and producer wells. Monitoring systems have consisted of thermocouples, bubble-tubes, high temperature pressure sensors, and fiber optic DTS (distributed temperature systems). Various conveyance technologies have been used to instrument injector, producer, and observation wells including casing, tubing, suspended, and coil-tubing systems. The latter is emerging as the system of choice where operators want complete understanding of horizontal pressure and temperature profiles from heel to toe, primarily in producer wells. As indicated by several early adopters of SAGD technology real-time monitoring has provided a number of benefits, which can be summarized as follows:Real-time pressure and temperature is used to obtain operational data for the design and drilling of horizontal wells and for containment and control of SAGD producers(2).Horizontal well length can be optimized based on a better understanding as to the in situ pressure drop that occurs from heel to toe of SAGD wells(1).Monitoring of multipoint pressure and temperature confirms the existence of thief zones, which can adversely affect the balance between injected steam and produced oil.FIGURE 1: Coil tubing conveyed SAGD well monitoring system (Available in full paper)Heel pressure monitoring is used to understand pumping system efficiencies and to confirm pressure and temperature distribution from the toe to heel of the well.SAGD reservoirs tend to be somewhat unconsolidated in nature and thus injection pressures must be monitored (in-situ) to remain under the known frac gradient in the area. Exceeding frac pressure can cause the loss of steam to adjacent thief zones, adversely affecting well production. As SAGD technology evolves from the pilot to commercial stages of development, there exists several viewpoints as to the amount and type of instrumentation necessary to successfully develop and operate a SAGD project. It is certain, however that continuous monitoring plays a key role in successfully producing SAGD wells. FIGURE 2: Tubing conveyed SAGD well monitoring system (Available in full paper) FIGURE 3: Suspended (observation well) monitoring system (Available in full paper) FIGURE 4: Thermal profile (multipoint measurement along horizontal well) (Available in full paper) PROMORE Engineering Inc. is an industry leader in the design, deployment and service of SAGD well monitoring systems incorporating pressure and temperature sensors, fiber optics, thermocouple and bubble-tube technologies. COMING NEXT MONTH...Beating the Odds: Enhanced Oil Recovery . Production companies are continually seeking methods to increase in oil recovery while lowering their costs. Whether you are squeezing additional production from mature fields or finding ways to economically exploit undeveloped resources, these topics will be covered in depth in the February issue of the JCPT.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,703
Score d'incertitude au seuil0,444

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,185 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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