Oil Recovery Mechanisms in Bitumen-Bearing Carbonate Rocks
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Bitumen-bearing carbonate reservoirs, dominated by the 406 billion barrel resource in the Grosmont formation, will provide billions of barrels of recoverable oil for the Province of Alberta. A small contribution to this development was an extensive series of initial laboratory experiments that were conducted for multiple producers under a variety of conditions. The experiments include measuring oil recovery to varying water and steam processes, both separately and in combination with each other. Displacement procedures included both washing/soaking and direct floods with temperatures ranging up to 260°C. These laboratory tests were conducted over a six year period. As this research was conducted across several producers independently, a planned statistical design was not addressed through this process. Rather, the experiments are exploratory in nature, examining the primary recovery mechanisms contributing to production performance and ultimate recovery of bitumen in these heterogeneous systems. It has been shown that bitumen can be readily recovered from fractured and connected open porosity that is accessible to steam through a gravity drainage process. Furthermore, carbonates at elevated temperatures become more water wet, and water imbibition can play a significant role in accessing recovery from the oil-bearing rock matrix. The impact of imbibition is significant, and wet steam proves a much more efficient displacing medium than dry steam. The recovery of oil from lab-scale models also shows a significant impact of thermal expansion and gas drive, which can lead to significant oil displacements at early times, particularly in areas where the localized open porosity network is extensive. Bitumen recovery from carbonate systems is achieved through a combination of these processes: thermal expansion, gas drive, gravity drainage of oil out of connected open porosity, and imbibition of water into the rock matrix.
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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 | 0,001 |
| 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 ».