Coupled Wellbore/Near-Well Flow and Geomechanical Thermal Simulation of Cyclic Steam Stimulation with Different Geometric Fractures
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cyclic steam stimulation (CSS) is a commercial in situ recovery method that involves injecting steam into formations at high pressure to reduce the viscosity of heavy oil and bitumen. The injection pressure is typically above the reservoir fracture pressure to induce fractures, which can improve reservoir permeability and fluid mobility. Geomechanics and heterogeneities near a well significantly affect reservoir fracturing, particularly under thermal conditions. In addition, oversimplified descriptions of fracture geometry may fail to represent actual reservoir performance. Thus modeling near-well flow effects coupled with geomechanics is essential for detailed large-scale thermal simulations with fractures. Conventional methods have exhibited limitations in capturing interactions among wellbore/near-well flow, geomechanics, and fluid flow during CSS development. Therefore, flow/stress/near-well flow coupling under different fracture geometries is investigated in this study. A facies-controlled geostatistical model is first constructed for a Cold Lake reservoir to obtain more reliable results. A fully coupled model is further generated from this geological model. After local grids near wells are refined, we construct different fracture geometries by changing the fracture length and direction. In this study, uncertainty analyses on fracture geometry near the vertical wells are performed. The simulation results show that omitting geomechanics and wellbore modeling increases oil recovery. Moreover, oversimplified fracture geometry with simple planes overestimates an oil rate. Furthermore, fractures with complex geometries and geomechanics exhibit high conductivity and provides effective channels for steam and bitumen but at the same time, it may cause steam channeling and decrease the efficiency of steam injection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».