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Enregistrement W2002577111 · doi:10.2118/1110-0024-jpt

Achieving Sustainable, Optimal SAGD Operations

2010· article· en· W2002577111 sur OpenAlexaffabout
Erick Eduardo Orozco Acosta

Notice bibliographique

RevueJournal of Petroleum Technology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensNalco (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOil sandsSteam-assisted gravity drainageOil reservesPetroleumProfit (economics)Sustainable developmentEnvironmental scienceUnconventional oilPetroleum industryPetroleum engineeringFossil fuelAsphaltWaste managementEngineeringEnvironmental engineeringGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Technology Update To meet the global demand for energy, the petroleum industry has been gradually increasing its development and exploitation of unconventional heavy-oil reserves. The production of heavy oil (broadly defined as having a gravity of less than 20°API) can be profitable, but operators usually generate lower profit margins than in light-oil production because of higher extraction cost, the need for diluents, upgrading cost, and the lower market price for heavier crude oils. Consequently, heavy-oil producers have to manage their assets in a sustainable manner by using the best technology available to minimize their total cost of operation and ensure a timely return on investment. The vast majority of the world’s heavy-oil reserves are found in Canada, Venezuela, and Russia. Canada has the largest heavy-oil reserves, approximately 175 billion recoverable bbl trapped in the form of oil sands. Extraction of heavy crude from the sands requires unconventional and unique methods (Farouq Ali 2003). The two preferred production methods are open-pit mining and in-situ processes, with steam-assisted gravity drainage (SAGD) being a commonly used in-situ method. Open-pit mining can be used to extract approximately 20% of the recoverable crude from oil sands, while in-situ methods such as SAGD can be used to produce the remaining 80%. In Canada, that would represent approximately 140 billion bbl. Open-pit mining is a mature technology with a large environmental footprint, and this method can only exploit resources near the surface. On the other hand, SAGD has a much smaller footprint, even as it unlocks reserves well beyond the reach of mining operations. Thus, in areas such as the Athabasca and Cold Lake regions of Alberta, SAGD operations have been emerging and rapidly expanding. Fig. 1 is an artistic representation of an SAGD facility, including some common injection points for oilfield chemicals. In SAGD, the two most common types of chemical treatments are related to emulsion separation and water clarification for reuse of water in steam generation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,008

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,239 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations12
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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