MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2016475463 · doi:10.2118/04-10-03

Preliminary Laboratory Evaluation of Cold and Post-Cold Production Methods for Heavy Oil Reservoirs Part A: Ambient Conditions

2004· article· en· W2016475463 sur OpenAlexafffundabout
Apostolos Kantzas, G. Brook

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Petroleum Technology · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensNexen (Canada)University of Calgary
Organismes subventionnairesCanada Research ChairsPorous Media Laboratory
Mots-clésOil reservesPetroleum engineeringOil in placeOil productionEnvironmental scienceWork (physics)Fossil fuelOil sandsGeologyPetroleumMining engineeringWaste managementEngineeringGeographyAsphaltArchaeologyPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The problem of post-cold production for conventional heavy oil (Lloydminster type) reservoirs is tackled. The topic is broken into two papers. In the current paper, laboratory work at ambient conditions is addressed. In Part B of the paper(1), parallel work at reservoir conditions is presented. First, an overview of related literature material is included. Then several experimental methods for additional heavy oil recovery are attempted in laboratory models. The methods tested include water flooding and polymer flooding. This work is offered as stimulus to consider the state of all cold produced heavy oil reservoirs and focus on the possible alternatives for this significant Canadian reserve. Introduction The heavy oil and oil sand deposits of Western Canada represent one of the largest hydrocarbon accumulations in the world with a resource base of nearly 1.7 trillion bbls(2). This is 1.5 times larger than the proven reserves of the entire Middle East. The bulk of the reserves are contained in three major geologically distinct regions. These areas are the conventional heavy oil of the Lloydminster area, the Carbonate Triangle, and the oil sands deposits. This work focuses on conventional heavy oil formations. Enhancement of primary production of heavy oil through the so-called cold production mechanism has been a popular topic in the heavy oil industry for the past 15 years. However, cold production alone cannot produce more than an estimated 10 - 15% of the original oil in place (OOIP). This paper addresses the issue of post-cold production or, more specifically, post-primary production of heavy oil via different injection techniques that include water flooding and polymer flooding. Several independent sets of experiments were run that included: one cold production experiment in a large cylindrical model with a central production well (radial production geometry), two linear core floods, four experiments at ambient conditions in rectangular geometry physical models, and six experiments at reservoir conditions in rectangular geometry physical models (one including sand production). The ambient conditions experiments are described here while in the accompanying paper(1), experiments at reservoir conditions are presented. Literature Survey A large variety of heavy oil EOR methods are proposed in the literature(3). Earlier work on non-thermal recovery of heavy oil did not take into account cold production mechanisms and thus it is questionable how such work will apply to the current state of the Canadian heavy oil fields. Notable is the work performed at the University of Alberta by Professor Farouq Ali et al.(4, 5). Wellbore productivity can be potentially improved by the creation of oil-in-water emulsions downhole. This can be achieved through the injection of a surfactant solution in the wellbore. This was tested with encouraging results, as reported by Norcen and SRC, in production wells that were hampered by water-in-oil emulsions(6). Carlson et al.(3) discussed a number of alternative methods for low cost recovery of heavy oil, describing a methodology for the screening of oil reservoirs and associated processes and listing a number of examples. Immiscible gas injection was one of the examples considered.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,284 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations15
Publié2004
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Canadian Petroleum TechnologyMême sujetReservoir Engineering and Simulation MethodsTravaux en français237 207