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Enregistrement W1996469774 · doi:10.2118/2006-097

Experimental Investigation of the Fast-SAGD Process

2006· article· en· W1996469774 sur OpenAlex
Hang‐Sik Shin, M. Polikar

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLaser-induced spectroscopy and plasma
Établissements canadiensUniversity of AlbertaShell (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProcess (computing)Computer sciencePetroleum engineeringProcess engineeringGeologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Earlier, we reported results of numerical simulation that, for the low permeability reservoirs of Cold Lake and Peace River, show the Fast-SAGD process to obtain a better performance, lower steam requirement and higher productivity than does the SAGD process. Now, we report results of experiments using a scaled physical model, which represents a bituminous reservoir near Cold Lake being operated at high temperature and pressure. Also, we used an automated process control system. The results of the experiments showed that, for the Fast-SAGD process, the overall cumulative oil production is larger and the end-point CSOR higher than for the SAGD process. We concluded tentatively that for the Fast-SAGD experiment, the boiler did not produce sufficient volume of high quality steam. Results of numerical simulation of these experiments confirmed this conclusion; best history matches showed the steam quality to have been 30% during the SAGD and then 15% after starting the CSS. Moreover, the best history match of the Fast-SAGD experiment showed that the steam chamber was lost and subsequently recovered during the experiment. These preliminary high temperature and pressure experiments have provided important insights into operation of the SAGD and Fast-SAGD processes and suggest a mechanism of the steam chamber's collapse and recovery. Introduction Fast-SAGD, a modification of the steam-assisted gravity drainage (SAGD) process, uses offset wells operated with cyclic steam stimulation (CSS) beside the SAGD well pair in order to accelerate the steam chamber growth sideways (1). Previous numerical studies(2) (3) of a typical Cold Lake-type reservoir have shown that the Fast-SAGD process enhances thermal efficiency, resulting in better production performance as compared to the conventional SAGD process. A numerical study (4) for Fast- SAGD application in the Alberta oil sands areas showed the Fast-SAGD process to have higher net present values (NPV) for the low permeability type reservoirs of Cold Lake and Peace River because of lower steam requirements and higher productivity. In this study, high temperature and high pressure scaled physical model experiments were conducted to investigate the Fast-SAGD process using an automated process control system. From numerical simulations showing the Fast-SAGD process to result in enhanced performance compared to the SAGD process in Cold-Lake-type reservoirs (4),, a suitable permeability of 1.25 Darcy was chosen for the prototype. High pressure and high temperature scaled physical model experiments Conducting high temperature and high pressure model experiments is very difficult as many variables, such as steam quality, injection rate and pressure need to be controlled all at once and in real time. An initial study (5) showed that an automated process control system is capable of controlling and optimizing steam injection processes such as the steam-assisted gravity drainage process. Two-dimensional scaled model A two-dimensional scaled model cannot represent a field reservoir prototype because there are no perfect scaling methods. For example, the heat loss aspect is different. In the field, only over- and under-burden heat losses are considered, whereas in a laboratory, heat losses are not only to the over- and under-burden but also to the sides of the scaled model.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,288
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,202 · 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