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Enregistrement W2007680295 · doi:10.2118/147072-pa

Modeling Steam-Assisted Gravity Drainage With a Black-Oil Proxy

2013· article· en· W2007680295 sur OpenAlexfundno aff
Mohammad Ghasemi, Curtis H. Whitson

Notice bibliographique

RevueSPE Reservoir Evaluation & Engineering · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesStatoilNorges Teknisk-Naturvitenskapelige UniversitetUniversity of Calgary
Mots-clésSteam-assisted gravity drainagePetroleum engineeringSeparator (oil production)Isothermal processAPI gravityGas oil ratioViscosityOil viscosityThermalSteam injectionInjectorSurface tensionMechanicsThermodynamicsChemistryOil sandsGeologyMaterials scienceAsphaltCrude oilPhysicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary This paper describes an alternative approach to model steam-assisted gravity drainage (SAGD) with an isothermal black-oil (BO) reservoir simulator. The oil-viscosity reduction caused by heating in the actual SAGD process is emulated by a tuned saturated pseudo-oil viscosity relation in which solution gas/oil ratio (Rs) is used as a “proxy for temperature.” In the BO formulation, fully saturated oil viscosity (μo*) at reservoir pressure equals μo that would be attained at steam-chamber temperature (T*) in the actual SAGD process; initial oil viscosity (μoi) with initial Rs = 0 represents initial oil viscosity at reservoir temperature; and BO gas properties represent steam at T*. After careful analysis of the SAGD process, one finds that oil flows only along a narrow zone along the outer edge of the steam chamber—the “edge oil-flow zone.” The temperature gradient within this narrow zone is perpendicular to the oil-flow direction and is practically impossible to model with any precision because of the large temperature variation and dynamic steam-chamber shape over time. The BO-model solubility gradient also varies, analogous to temperature in a thermal model, from zero to fully saturated (Rs*) with an associated drop in oil viscosity from μoi to μo*. SAGD design requires many hundreds of runs to find operational conditions that maximize economic value (e.g., injector and producer location, rates, pattern spacing, and steam-chamber temperature T*). The proposed BO proxy model runs several times faster than a thermal model while maintaining similar performance behavior. The proxy-model saturated pseudo-oil viscosity μo(p) relation used is found by history matching a full-physics thermal-model performance prediction of oil rate, bottomhole flowing pressure, and cumulative oil for a 2D homogeneous model. We have found a single-constant μo(p) equation that yields a good match to thermal SAGD performance. The tuned pseudo-oil viscosity relation honors the measured initial reservoir and fully heated (at T*) oil viscosities. Its dependence on Rs is not physical, but reflects the use of Rs as a transform variable for temperature, capturing the strong spatial variation of temperature and oil viscosity within the localized steam/oil boundary region in which oil has been mobilized. The pseudo-oil viscosity relation, defined by a single empirical best-fit constant n—for a given T* and a set of thermal properties—appears to be applicable for a wide range of reservoir heterogeneity, injection and production rates, and well placement. Consequently, it should be possible to use the BO proxy model for SAGD optimization of T*, control rates, and injector/producer vertical-depth difference. We also see the potential of using the BO proxy model for solvent-based SAGD, with the pseudo-oil viscosity model depending on both T* and solvent; thermal compositional modeling is yet even slower and less suitable for optimization.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,153
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,231 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations5
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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