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Enregistrement W2020402395 · doi:10.2118/07-01-01

Preliminary Numerical Analysis for a Naphtha Co-injection Test During SAGD

2007· article· en· W2020402395 sur OpenAlexaff
Jeremy Boak, C. Palmgren

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Petroleum Technology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensPetro-Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSteam-assisted gravity drainageNaphthaPetroleum engineeringOil sandsSteam injectionInjectorAsphaltSolventSteam drumThermalVapor qualitySynthetic crudeEnvironmental scienceWaste managementSuperheated steamChemistryMaterials scienceHeat exchangerGeologyUnconventional oilFossil fuelEngineeringBoiler (water heating)Mechanical engineeringThermodynamicsRefrigerant

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract and Introduction Steam Assisted Gravity Drainage (SAGD) is a steam-flood process that relies on thermal diffusion and gravity to mobilize bitumen in oil sands reservoirs and allow for recovery. A pair of parallel horizontal wells are drilled near the bottom of the pay zone with approximately 5 m vertical separation between them. After an initial circulation phase to establish communication, high quality steam is continuously injected down the injection well while the heated bitumen and condensate flow to the production well as a result of gravity. The volume of low oil saturation left behind is filled with steam and referred to as the steam chamber. The steam chamber grows vertically until it hits the cap-rock at which point it grows laterally away from the horizontal wells(1). A major cost of producing bitumen by SAGD is the energy required to produce steam; thus there is a great drive to improve the energy efficiency of a SAGD project. Solvent addition is expected to increase oil production and improve the energy efficiency of SAGD by combining the thermal process with the diluents mechanism of a solvent(2). A solvent is added to the steam chamber by injecting the solvent-steam mixture continuously from the injector well(3). Reservoir simulations of solvent-steam co-injection were done with a pseudo-compositional thermal reservoir simulator. The effects of co-injecting a multi-component solvent, naphtha, and a single component solvent, propane or pentane, were compared to SAGD. Three pseudo-components were used to model the multi-component behavior of naphtha. Co-injection of any of the solvents studied (propane, pentane, naphtha) resulted in an improved SOR. The greater the mole ratio of solvent to steam, the greater the improvement in SOR. Only naphtha co-injection resulted in an improved oil production rate. All components of naphtha travelled freely in the vapour chamber and accumulated along the vapour chamber front in both the vapour and oil phases. At higher solvent to steam ratios, the oil production rate decreased due to an accumulation of solvent gas at the vapour chamber front. Reservoir Model Description Simulations of a SAGD well pair were performed using a homogeneous, two-dimensional model of a vertical cross section perpendicular to the wells. Figure 1 shows the layout of the 100 m by 1 m by 20 m model made of 1 m cubes. Reservoir values typical to the MacKay River McMurray Formation were used and are listed in Table 1. The horizontal production well is in grid cell 50, 1, 18, and the horizontal injector is 5 m above the producer in grid cell 50, 1, 13. The model is bound on the top and bottom by impermeable cap and base rock. No mass or heat transfer can occur through the two other side boundaries of the model. The numerical models considered in this paper provide a preliminary analysis of the complex, three-dimensional system that is expected to exist in reality(4). The following assumptions were made in the course of the numerical study:Bitumen is modeled as "dead " oil, existing only in the oil phase;Water and oil are immiscible;

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,350
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0080,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,222 · 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.

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

Citations20
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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