Use of Pressure Transient Analysis for Monitoring SAGD Steam Chamber Development
Notice bibliographique
Résumé
Abstract One of the major problems faced in steam assisted gravity drainage (SAGD) development is monitoring steam chamber growth and conformance in a cost-effective way. Currently, this is primarily done using 4D seismic. However, each survey costs several million dollars, can generally be taken once a year in winter, and is limited in resolution. This paper investigates the use of pressure transient analysis (PTA) to monitor steam chamber conformance as a low-cost and on-demand alternative. While PTA has been widely and successfully used in the conventional oil and gas industry, there has been little application to SAGD. A range of cases were investigated using reservoir simulation including steam flooding in a vertical well, 2D homogeneous and 3D heterogeneous SAGD cases. The heterogeneous cases included variations in permeability and shale layers along the injector. Pressure responses from different pressure gauge configurations such as a single gauge and multiple gauges along the injector were analyzed. Results indicate that PTA can estimate total chamber pore volume reasonably accurately, despite a number of non-ideal conditions such as heterogeneity in saturations and countercurrent flow. Results also indicate that PTA potentially can be used in a number of ways to monitor steam chamber growth. First, changes in total steam chamber volume potentially can be monitored by observing changes in pseudo-steady state behavior (PSS) over time. More importantly, the character of the derivative plot changes with the maturity/shape of the chamber, indicating that the derivative plot can be used as a qualitative tool for monitoring steam chamber growth. In particular, the derivative behavior at a pressure gauge is governed largely by local steam chamber conditions near the gauge so that multiple gauges down the horizontal section can be used to monitor how different parts of the steam chamber are growing. However, there are limitations on what can be discriminated; differences in chamber shape have to be major for the derivative responses to be significantly different.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 ».