Shale Barrier Failure Strategies in Heterogeneous SAGD Reservoirs: A Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In Xinjiang, China, a huge volume of heavy oil deposits is not commercially developed yet due to the high in-situ oil viscosity that is higher than 100,000 to 1,000,000+ cp and the strong reservoir heterogeneity. Two SAGD pilot tests with 11 wellpairs in total have been carried out since 2008 while the extensively distribution of shale barriers result in the poor SAGD steam chamber conformance, low production rate and high SOR. This paper presents the workflow to break shale barriers to improve the steam chamber development along horizontal section, to reduce the SOR and to enhance the economic performance. The first step of the workflow is to select representative core and shale barrier samples and quantify the geomechanic data by high-pressure-high temperature dilation and shale barrier failure experiments. Meanwhile, the geologic model is built taking into account geological uncertainties of the reservoir and the core analysis results. And then, a small set of SAGD wellpair models are selected as the typical wellpair models by classifying different patterns of shale barriers distribution along horizontal section. Finally, the upscaled thermal reservoir models with geomechanics models using the data acquired by geomechanic experiments are investigated to model and optimize operation strategies for dynamic fracturing and shale barrier failure during SAGD phase. The research reveals that the high-pressure CSS is an effective method to break the shale barrier distributed between the horizontal segments of the producer and the injector, which has been verified by field experience and the numerical simulation. It is forecasted that the case without HP-CSS will have the steam chamber growth at 50% percent of horizontal segment, which is 40% less than the case CSS. The ultimate oil recovery factor is 34.54%, which is 16.31% less than the case with HP-CSS; and the cumulative oil/steam ratio is 0.175,, which is 14.5% less than the case with HP-CSS, encouraging SAGD performance after HP-CSS shows a better economic performance, which is worthwhile to carry out and also has a significant guidance for the similar SAGD reservoirs to improve the performance.
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 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».