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Enregistrement W2019504247 · doi:10.2118/01-03-01

Modelling Cold Production for Heavy Oil Reservoirs

2001· article· en· W2019504247 sur OpenAlexaboutno aff
E.S. Denbina, Richard Baker, G.G. Gegunde, A.J. Klesken, S.F. Sodero

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Petroleum Technology · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetroleum engineeringProduction (economics)ProductivityOil productionProduction rateEnhanced oil recoveryEnvironmental scienceProcess (computing)Lead (geology)WellboreReservoir engineeringPetroleum reservoirPetroleumGeologyProcess engineeringEngineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The term "Cold Production" refers to the use of operating techniques and specialized pumping equipment to aggressively produce heavy oil reservoirs. This encourages the associated production of large quantities of the unconsolidated reservoir sand, creating a modified wellbore geometry that could include "wormholes", dilated zones, or possibly cavities. As well, produced oil in the form of an oil continuous foam resembling chocolate mousse, suggests a foamy solution gas drive occurs in situ. This leads to anomalously high oil productivity and recovery because free gas stays entrained in the foam, thereby sustaining reservoir pressure. In a recent paper(1), the mechanisms that lead to this increased productivity were outlined and the suitable reservoir types conducive to cold production techniques were identified. In this paper, these mechanistic concepts are extended to practical, intuitive modelling techniques that can be applied to existing "black oil" reservoir simulators by appropriate alterations to the input data. Importantly, these techniques have beenound to match actual cold production behaviour in applicable Western Canadian conventional heavy oil reservoirs. With a history matched model, these techniques can be used to extend the cold production scenario into the future, providing better estimates of ultimate recovery. As well, sensitivities to the process can be investigated, including exploring sensitivities to various reservoir and operating parameters (e.g., reservoir pressure, production rate strategies) and examining the impact of a preceding cold production primary depletion on subsequent secondary and tertiary recovery processes. Introduction In approximately the last ten years, many authors have written about the phenomena involved in producing heavy oil by solution gas drive. Their work has been inspired by field observations of cold production in some of the heavy oil reservoirs in Canada and enezuela, where unexpectedly high oil rates and recoveries, as well as low gas-oil ratios, have been attained. This work has included laboratory investigations of fluid and rock properties (including geomechanical studies of the so-called wormholingeffects), conceptual postulation of mechanisms in the context of actual field behaviour, as well as some attempt to mathematically capture and numerically model these mechanisms. Perhaps one of the first to set forth the mechanisms and possible mathematics was Smith(2) at Husky, who also appears to be one of the first investigators to note that the anomalous production enhancement must arise from a combination of geomechanical and fluid effects (i.e., results cannot be "excused as high permeability channels resulting from sand production"). These two categories of mechanisms"geomechanical effects and fluid effects?are the subject of the mechanisms proposed in the literature for explaining the cold productionperformance of heavy oil reservoirs. Geomechanical Effects Productivity of heavy oil wells experiencing cold production is typically much higher than would be expected"actual productivity exceeds radial Darcy flow predictions (using typical oil viscosities and air permeabilities) by factors of four to 10.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,160
Score d'incertitude au seuil0,319

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,220 · 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'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

Citations12
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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