Low Cost Production Gains from CHOPS Wells with Extremely Viscous Oils
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Production of heavy oil from Alberta’s vast reserves continues to be a costly and capital intensive endeavor. To date considerable research has been focused on mining, SAGD, in-situ combustion, and vapor extraction. A new chemical dispersant technology has been introduced in the past year that reduces the apparent viscosity of the produced fluids from wells in the heavy oil fields around Lloydminster, Alberta, reducing the power required to drive the downhole progressive cavity pumps (PCPs), allowing pumping rates to increase, and increasing daily oil production by up to 300%. The primary benefit is removing the obstacle of pump speed limitation due to high oil viscosity. CHOPS production suffers from many challenges. Principally, the cold heavy oil exhibits high viscosities, in some cases in excess of 100,000 centipoises (cPs). Over the past two decades, technological advances in downhole PCPs, rod strings, well heads, and power units have improved the ability to produce heavy oils. However, when viscosities approach or exceed 100,000 cPs these advances do not overcome the excessive drag created by the heavy oils as they travel up the production tubing. The newly developed chemistry creates a dispersion of oil in water with a much reduced overall viscosity and increased mobility. The result: more oil loading into the pump, less drag along the rod string and production tubing, lower power requirements, the ability to increase the pump RPMs and, therefore, increased oil production. This technology was developed in Western Canada and has proven itself to be successful at increasing oil production, improving on-time, and reducing servicing on Canadian heavy oil wells produced by way of cold recovery methods. This technique could be utilized in other heavy oil fields throughout the world where production rates are limited by the issues created by extreme oil viscosities.
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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 ».