MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2002383245 · doi:10.2118/08-04-06

Oil Recovery and Technology Sequencing

2008· article· en· W2002383245 sur OpenAlexaff
Maurice B. Dusseault

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Petroleum Technology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProfitability indexSteam-assisted gravity drainageProduction (economics)Petroleum engineeringProcess engineeringEngineeringComputer scienceEnvironmental scienceBusinessEconomicsMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Steam-Assisted Gravity Drainage (SAGD) has attracted much attention since its inception in 1990 to 2000. However, developments have also occurred in other production technologies. Table 1 lists commercialized production technologies for viscous oils (μ> 100 cP in situ), along with suggested screening criteria for use as the first and major extraction method in a reservoir. These guidelines are approximate only; there are other important criteria, and each reservoir must be evaluated before a production approach is chosen. For example, IGI and VAPEX are gravity drainage methods that can give high RF; however, in viscous oils, production rates may be a small fraction (10 – 30%) of those for a thermal process. Nevertheless, these methods will become more widely used, particularly for the range μ< 1,000 cP, once reservoir engineers acknowledge the advantages of no heat costs and high RF. This article recommends deliberate technology sequencing planning at the beginning of a project(1). Of course, everyone wants low costs, high RF and high rates. More realistically, technology sequencing could give high early profitability followed by a long production life that eventually achieves a high life-cycle RF because low production rates can be tolerated if OPEX is low (i.e. non-thermal). Choosing a single exploitation technology now seems simplistic in view of possibilities for technology sequencing over the productive life span of a reservoir. Flow Instabilities To serve as an introduction to sequencing, the three classes of instabilities are reviewed: gravitational (vertical phase segregation), viscous (mobility-ratio issues) and capillary (multiphasic surface tension effects) instabilities. Gravitational instabilities, such as steam or gas override in steam drive and water underride in WAG methods, lead to impairment of recovery efficiency. However, gravity drainage methods using long horizontal wells (IGI, SAGD, VAPEX, etc.) now exploit vertical phase segregation to achieve high RF values. Viscous instabilities associated with pressure gradients and viscosity differences include coning, fingering, channeling and hydraulic fracturing. To reduce or avoid them, viscosity differences can be reduced (solvents, steam) or production can be undertaken at gravity drainage conditions with no significant pressure gradients. Capillary instabilities arise because of interfacial tensions between two fluids, restricting entry of the displacing fluid into a small pore throat. However, this does not occur if the continuityTable 1: Viscous oil production technologies. Available in Full PaperFIGURE 1: Maintaining oil films in IGI to achieve high RF. Available in Full Paper of the oil phase through the pore throat is maintained. In gravity drainage, high pressure gradients are avoided, thereby eliminating pinch-off and ganglia formation. Exploiting these instabilities means high RF values become possible; ignoring them leads to low RF, although not necessarily low rates. For example, CP is a solution gas drive approach: in viscous oil, as pressure is dropped, gas exsolves and eventually severely degrades permeability to oil because gas bubbles are immobilized in pores by interfacial forces. This leads to the low projected RF values for this technology (RF = 0.10 – 0.15) when applied to thick, high permeability, 1,000 – 3,500 cP reservoirs in the Venezuelan Faja del Orinoco(2).

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,007

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,173 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Canadian Petroleum TechnologyMême sujetEnhanced Oil Recovery TechniquesTravaux en français237 207