Optimal Application Conditions for Steam-Solvent Coinjection
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A limited number of laboratory and field evidences showed that steam-solvent coinjection can lead to a higher oil production rate, higher ultimate oil recovery, and lower steam-oil ratio, compared with steam-only injection. However, a critical question still remains unanswered: Under what circumstances the above mentioned benefits can be obtained when steam and solvent are coinjected? To answer this question requires a detailed knowledge of the mechanisms involved in coinjection and reflection of this knowledge to its numerical simulation. Our earlier studies demonstrated that the determining factors for improved oil production rates are relative positions to the temperature and solvent fronts, the steam and solvent contents of the chamber at its interface with reservoir bitumen, and solvent diluting effects on the mobilized bitumen just ahead of the chamber edge. Then, the key mechanisms for improved oil displacement are solvent propagation, solvent accumulation at the chamber edge, and phase transition. This paper deals with this unanswered question by deriving a systematic workflow for selecting an optimum solvent and its concentration in coinjection of a single-component solvent with steam. The optimization considers the oil production rate, ultimate oil recovery, and solvent retention in situ. Multiphase behavior of water-hydrocarbon mixtures in the chamber is explained in detail analytically and numerically. The proposed workflow is applied to simulation of the Senlac SAP pilot project to investigate reasons for its success. Results show that an optimum volatility of solvent can be typically observed in terms of the oil production rate for given operation conditions. This optimum volatility occurs as a result of the balance between two factors affecting the oil mobility along the chamber edge; i.e., reduction of the chamber-edge temperature and superior dilution of oil in coinjection of more volatile solvent with steam. It is possible to maximize oil recovery while minimizing solvent retention in situ by controlling the concentration of a given coinjection solvent. Initiation of coinjection right after achieving the inter-well communication enables the enhancement of oil recovery early in the process. Subsequently, the solvent concentration should be gradually decreased until it becomes zero for the final period of the coinjection. Simulation case studies show the validity of the oil recovery mechanisms described.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».