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Enregistrement W2023134459 · doi:10.2118/165234-pa

Pelican Lake Field: First Successful Application of Polymer Flooding In a Heavy-Oil Reservoir

2014· article· en· W2023134459 sur OpenAlexaboutno aff
Eric Delamaide, Alain Zaitoun, G. Renard, R. Tabary

Notice bibliographique

RevueSPE Reservoir Evaluation & Engineering · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOil in placePetroleum engineeringOil fieldPolymer solutionGeologyPetroleumFlooding (psychology)Enhanced oil recoveryOil productionCompletion (oil and gas wells)Environmental sciencePolymerMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary The Pelican Lake heavy-oil field in northern Alberta (Canada) has had a remarkable history since its discovery in the early 1970s. Initial production by use of vertical wells was poor because of the thin (less than 5 m) reservoir formation and high oil viscosity (800–80,000-plus cp). The field began to reach its full potential with the introduction of horizontal drilling and was one of the first fields worldwide to be developed with horizontal wells. However, with primary recovery at less than 10% and 6.4 billion bbl of oil in place (OIP), the prize for enhanced oil recovery (EOR) is large. Initially, polymer flooding had not been considered as a viable EOR technology for Pelican Lake because of the high viscosity of the oil, until the idea came of combining it with horizontal wells. A first—unsuccessful—pilot was implemented in 1997, but the lessons drawn from that failure were learned and a second pilot was met with success in 2006. The response to polymer injection in this pilot was excellent, with oil rate increasing from 43 BOPD to more than 700 BOPD and remaining high for more than 6 years; the water cut has generally remained at less than 60%. Incremental recovery over primary production is variable but can reach as high as 25% of oil originally in place (OOIP) in places. This paper presents the history of the field and then focuses on the polymer-flooding aspects. It describes the preparation and results of the two polymer-flood pilots, as well as the extension of the flood to the rest of the field (currently in progress). Polymer flooding has generally been applied in light- or medium-gravity oil, and even currently, standard industry-screening criteria limit its use to viscosities up to 150 cp only. Pelican Lake is the first successful application of polymer flooding in much-higher-viscosity oil (more than 1,200 cp), and as such, it opens a new avenue for the development of heavy-oil resources that are not accessible by thermal methods.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,946
Score d'incertitude au seuil0,108

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,253 · 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'étudeObservationnel
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

Citations203
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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