An Empirical Correlation of Steam Chamber Size and Temperature Falloff in the Early-Period of SAGD Process
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Steam Assisted Gravity Drainage (SAGD) is a widely-used thermal oil recovery technique in western Alberta's oil sands reservoirs. Because of reservoir heterogeneity, the wellbore hydraulics and undulation, non-uniform steam chambers will evolve. Numerical simulation allows for the practical prediction of steam chamber size in SAGD. However, the long computational time in 3-D scenarios and the impact of uncertainties in input parameters limit its application. In this paper, an empirical correlation between steam chamber size and temperature falloff data during shut-in time was developed in the early period of the SAGD process which is before the moment that the steam chamber starts spreading laterally. The temperature falloff responses and the corresponding steam chamber sizes at different locations in the producer along the lateral were obtained though 3-D numerical simulation studies. Based on the simulation results, an empirical correlation among steam chamber, the temperature falloff rate and the height of liquid level in the producer was derived through regression analysis. The same correlation equation with different coefficients was also found at different shut-in times. Therefore, the proposed correlation is general and can be applied in different reservoirs at different shut-in time during the early period of SAGD process. The applicability of the proposed empirical correlation in estimating steam chamber sizes along horizontal well is also investigated and validated. Synthetic case study shows that the chamber sizes obtained from the empirical correlation and from simulation are in good agreement and suggests that this empirical correlation can be used to estimate the chamber size distribution along the horizontal well at the early period of SAGD process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,000 | 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 ».