MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1983261957 · doi:10.2118/97742-pa

Steam-Injection Strategy and Energetics of Steam-Assisted Gravity Drainage

2007· article· en· W1983261957 sur OpenAlexaffabout
Ian D. Gates, Joseph P. Kenny, Ivan Hernandez-Hdez, Gary L. Bunio

Notice bibliographique

RevueSPE Reservoir Evaluation & Engineering · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensOptech (Canada)University of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSteam-assisted gravity drainagePetroleum engineeringSteam injectionOil sandsAsphaltEnvironmental scienceGeologyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Steam-assisted gravity drainage (SAGD) is being operated by several operators in Athabasca and Cold Lake reservoirs in Central and Northern Alberta, Canada. In this process, steam, injected into a horizontal well, flows outward, then contacts and loses its latent heat to bitumen at the edge of a depletion chamber. As a consequence, the viscosity of bitumen falls, its mobility rises, and it flows under gravity toward a horizontal production well located several meters below and parallel to the injection well. Despite many pilots and commercial operations, it remains unclear how to optimally operate SAGD. This is especially the case in reservoirs with a top-gas zone in which pilot data are nearly nonexistent. In this study, a steam-chamber operating strategy is determined that leads to optimum oil recovery for a minimum cumulative steam-to-oil ratio (SOR) in a top-gas reservoir. These findings were established from extensive reservoir-simulation runs that were based on a detailed geostatistically generated static reservoir model. The strategy devised uses a high initial chamber injection rate and pressure prior to chamber contact with the top gas. Subsequent to breakthrough of the chamber into the gas-cap zone, the chamber injection rates are lowered to balance pressures with the top gas and avoid (or at least minimize) convective heat losses of steam to the top-gas zone. The results are also analyzed by examining the energetics of SAGD.

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)0,000
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations80
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSPE Reservoir Evaluation & EngineeringMême sujetReservoir Engineering and Simulation MethodsTravaux en français237 207