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Enregistrement W1986099760 · doi:10.2118/03-01-tn

Novel Expanding Solvent-SAGD Process "ES-SAGD"

2003· article· en· W1986099760 sur OpenAlexaboutno aff
T.N. Nasr, Gilles Beaulieu, H. Golbeck, G. Heck

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Petroleum Technology · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSteam-assisted gravity drainagePetroleum engineeringSteam injectionOil fieldOil sandsProcess (computing)Bottom waterAsphaltEnvironmental scienceSolventEngineeringWaste managementProcess engineeringGeologyChemistryMaterials scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The steam assisted gravity drainage (SAGD) process has been successfully tested in field pilots, and commercial applications are currently underway by a number of oil companies. The process yields higher oil rates and faster reservoir depletion, as compared to other in situ oil recovery processes. Current developments of the SAGD process are aimed at improving oil rates, improving oil-to-steam ratios "OSR," reducing energy, and minimizing water disposal requirements. In addition to SAGD, progress has been made in the development of solvent injection processes. These processes result in lower oil rates and energy, requirements as compared to SAGD. At the present time, limited field results are available for the solvent processes to allow for adequate evaluation of field performance. A novel approach for combining the benefits of steam and solvents in the recovery of heavy oil and bitumen has been undertaken at the Alberta Research Council (ARC). A newly patented Expanding Solvent-SAGD "ES-SAGD" process has been developed. The process has been successfully field-tested and resulted in improved oil rates, improved OSR, and lower energy and water requirements as compared to SAGD. The paper discusses the concept and laboratory testing of the ES-SAGD process. Introduction The most promising in situ thermal recovery technology is the SAGD process. In this process, two horizontal wells separated by a vertical distance are placed near the bottom of the formation. The top horizontal well is used to inject steam and the bottom well is used to collect the produced liquids (formation water, condensate, and oil). Following the success of the UTF project at Fort McMurray, Alberta, a number of field pilots are in progress in other heavy oil reservoirs in western Canada (Alberta and Saskatchewan), and around the world. These pilots tested the use of surface accessed horizontal wells and extended SAGD applications to problem reservoirs. These reservoirs often have lower permeabilities, are deeper, have bottom water transition zones, with initial gas-saturated "live" oil and top water/gas caps. In Alberta, the success of these pilots has led to a number of commercial SAGD projects that are currently underway. Current developments of the SAGD process at ARC are aimed at improving oil rates, improving OSR, reducing energy, and minimizing water disposal requirements. Progress has been made in the development of combined steam-solvent injection processes, a novel approach for combining the benefits of steam and solvents in the recovery of heavy oil and bitumen. A newly patented(1) Expanding Solvent-SAGD "ES-SAGD" process has been successfully field-tested, and has resulted in improved oil rates and OSR, and lower energy and water requirements as compared to conventional SAGD. The ES-SAGD concept and laboratory testing using the high pressure/high temperature experimental facilities at ARC are presented in this paper. The ES-SAGD Concept Figure 1 illustrates the ES-SAGD concept. In this concept, a hydrocarbon additive at low concentration is co-injected with steam in a gravity-dominated process, similar to the SAGD process. The hydrocarbon additive is selected in such a way that it would evaporate and condense at the same conditions as the water phase.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,225
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'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

Citations367
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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