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Enregistrement W2002569539 · doi:10.2118/117571-ms

Expanding Solvent SAGD in Heavy Oil Reservoirs

2008· article· en· W2002569539 sur OpenAlexaff
Pradeep Ananth Govind, Swapan K. Das, Sanjay Srinivasan, T.J. Wheeler

Notice bibliographique

RevueInternational Thermal Operations and Heavy Oil Symposium · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensConocoPhillips (Canada)
Organismes subventionnairesConocoPhillips
Mots-clésAsphaltSteam injectionPetroleum engineeringSolventSteam-assisted gravity drainageOil sandsEnvironmental scienceMaterials scienceProcess engineeringWaste managementChemistryGeologyEngineeringComposite materialOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In recent years, several Steam Assisted Gravity Drainage (SAGD) projects have proven effective for the recovery of heavy oil and bitumen and Expanding Solvent (ES) SAGD pilot projects have shown positive indications of improved performance. This paper presents the results of a simulation study performed to investigate important aspects of the ES-SAGD process. In an ES-SAGD process, a solvent is added to the injected steam that remains in the vapor phase in the SAGD steam chamber and condenses along the walls of the steam chamber. Thus the solvent will have enough time to dissolve/disperse in the bitumen in the mobile zone before steam condensation occurs. Because the solvent blends with the bitumen, it significantly lowers (up to 5 fold) the oil viscosity. This process has the potential to accelerate recovery with less steam requirement per barrel of oil produced. The important factors that control the performance of the ES-SAGD process are the solvent type, concentration, operating pressure and the injection strategy. Results of sensitivity studies performed on each of these aspects are presented with conclusions and recommendations for operating strategy. Frequently, in heavy oil recovery processes, shear dilation has been reported as a mechanism that enhances the fluid conductivity of the reservoir medium. Even though dilation is typically adjusted as a history matching variable, one of the main problems encountered with that procedure is the huge disparity in production rates that result depending on whether the process is carried out at high or low operating pressures. The capability and limitations of the geomechanical constitutive relations used to model permeability variations with reservoir pressure, built in to the thermal simulator used for the study were explored. It is concluded that dilation is an important factor for SAGD performance at high operating pressure. In order to history match the performance of such projects, it is necessary to increase the porosity and/or permeability within a heterogeneous model and dynamic dilation factor was found to play a crucial role in matching the early time data.

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 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 enseignants0,174
Score d'incertitude au seuil0,693

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,244 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations91
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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