History Match of the Liaohe Oil Field SAGD Operation - A Vertical- Horizontal Well Reservoir Production Machine
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract With the decline of conventional oil production, developing and producing heavy oil resources efficiently is becoming more important. The Liaohe Heavy Oil Field steam operation is unique – it started with cyclic steam stimulation (CSS) operation that transitioned into a continuous steam-assisted gravity drainage (SAGD) operation. With respect to oil production in China, this field is considered critical for heavy oil production and technology development. Cyclic steam injection was initially done through vertical wells. This had the benefit that it provided a good start-up of depletion chambers in the reservoir. These chambers then grew under gravity drainage after continuous steam injection (through the vertical wells) and continuous production through a set of horizontal wells was started. Controlled and deliberate transition from CSS to a gravity drainage process with the objective of optimizing energy intensity (GJ injected per unit volume oil produced) with control enabled through production and thermocouple data is a smart field operation which we refer to as a Reservoir Production Machine (RPM). In this paper, as a first step to understand the operation and its impact on the reservoir, we have history matched the CSS operation based on the injection and production data from field. The use of vertical steam injection wells (formerly the CSS wells) in combination with horizontal production wells operated in a SAGD mode of operation is explored. The history-matched model can be used to develop automated RPM technologies to optimize not only energy intensity but also emissions intensity.
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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 découle