SAGD Subcool Control with Smart Injection Wells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Steam-Assisted Gravity Drainage (SAGD) is a widely used in situ recovery process for heavy oil and bitumen reservoirs. The performance of the SAGD process is tied with growth of the steam chamber which in turn depends on uniform steam delivery along well length and the underlying geology and fluid properties in the near wellbore region. If the reservoir has poor injectivity due to poor underlying geology oil production suffers. This can be avoided in by examining the interwell subcool. The subcool is the temperature difference between the injected steam and produced fluids. In this study, Proportional-Integral-Derivative (PID) feedback control has been employed to control inflow control valves settings to promote subcool to a target value. This control strategy is examined by using a PID algorithm to control SAGD in a detailed three-dimensional heterogeneous reservoir model with properties typical of an Athabasca bitumen reservoir. Specifically, the SAGD injector is divided into six intervals each with its own steam injection pressure. The interwell subcool is calculated and the PID feedback control algorithm is used to direct the subcool to a target value by changing the steam injection pressure in each well interval. The results show that this control method can be used to enhance uniform steam chamber growth and ultimately more oil production with less steam injection. The key benefit of dynamic well control is that the injection strategy is adjusted dynamically to fit the underlying geological and fluid compositional heterogeneity to obtain improved steam conformance along the wellpair. This implies that potentially a priori detailed knowledge of the geological and fluid compositional heterogeneity may not be as critical for well placement for uniform steam conformance.
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) | 0,000 | 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 ».