Modeling, Monitoring Aid Fight Against Scale in Alkali/Surfactant/Polymer Floods
Notice bibliographique
Résumé
This article, written by Special Publications Editor Adam Wilson, contains highlights of paper SPE 165285, ’The Use of Modeling and Monitoring To Control Scale in Alberta ASP Floods,’ by Kate Hunter, SPE, Lee McInnis, SPE, and Tyler Ellis-Toddington, SPE, Husky Energy, and Scot Kerr, Baker Hughes, prepared for the 2013 SPE Enhanced Oil Recovery Conference, Kuala Lumpur, 2-4 July. The paper has not been peer reviewed. Two alkali/surfactant/polymer (ASP) floods became operational in the Taber area of Alberta, Canada, in 2006 and 2008. Throughout the course of both projects, extreme scale deposition was observed. Scale-inhibition and -remediation strategies were developed that included a comprehensive monitoring program, chemical scale inhibition, and mechanical scale-prevention techniques. From the large amount of data gathered, models were created to predict scale severity and content and to develop specific mitigation plans. Introduction In southern Alberta, the Mannville B Taber South (Warner) pool was discovered in 1963 and has been under waterflood since 1967 and the Glauconite K Taber (Crowsnest) pool was discovered in 1943 and has been under waterflood since 1971. The Warner ASP flood was the first fieldwide ASP flood in Canada and began injection in May 2006. The Crowsnest ASP flood began injection in January 2008. Both floods used a 0.75-wt% concentration of NaOH as the alkali and continue to use recycled produced water for injection. Scale and its associated problems and mitigation strategies have evolved over the course of these projects.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».