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Enregistrement W2025412950 · doi:10.2118/06-09-05

Optimization of Steam Assisted Gravity Drainage in McMurray Reservoir

2006· article· en· W2025412950 sur OpenAlexafffundabout
Ian D. Gates, Nilanjan Chakrabarty

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Petroleum Technology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesUniversity of British ColumbiaUniversity of Minnesota
Mots-clésSteam injectionSteam-assisted gravity drainagePetroleum engineeringVapor qualityEnvironmental scienceSaturation (graph theory)Natural gasOverburdenOil sandsThermalMaterials scienceGeologyWaste managementAsphaltEngineeringHeat exchangerGeotechnical engineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Many field tests of the steam assisted gravity drainage (SAGD) process have been conducted and have shown that the process is a technically effective one at extracting oil from heavy oil and bitumen reservoirs. However, it has not been firmly established whether the technology is operated at optimized conditions to yield maximum economic returns. This is especially important because typically SAGD depends on the combustion of natural gas to generate steam and this is the dominant cost. The cost of natural gas can be significant when natural gas prices are high. This research evaluates the use of a genetic algorithm optimization scheme to control a commercially available thermal reservoir simulator in order to optimize the steam injection strategy to reduce the cumulative oil to steam ratio (cSOR). The reservoir description is typical of that from a low to medium quality Athabasca reservoir. The results show that the injection strategy can be altered to reduce the cSOR up to 50% from a uniform injection pressure strategy to 1 after the steam injection strategy has been optimized. The optimized profile has high steam injection pressure at the beginning of the process before the steam chamber reaches the top of the oil-rich zone. Before the chamber reaches the oil pay, with high injection pressure, the saturation temperature is high and there are no thermal losses to the overburden. After the chamber reaches the top of the formation, the injection pressure is lowered throughout the remainder of the process. This reduction of injection pressure implies that the saturation temperature falls and consequently the losses to the overburden are lowered. Thus the overall thermal efficiency of the process is enhanced. The optimized strategy is compared to processes operating at 1,000 and 2,000 kPa constant injection pressure. Introduction Steam assisted gravity drainage (SAGD) has now been extensively tested and put into commercial production in the Athabasca and Cold Lake regions of Alberta(1–5). The majority of existing SAGD projects are based in Alberta, Canada: more than nine are located in the Athabasca region (the McMurray formation); one in the Peace River region, (the Bluesky formation); four are in the Cold Lake region (the Clearwater formation and the Grand Rapids formation); and, five are in Saskatchewan (the Grand Rapids formation). The SAGD process, shown in Figure 1, was developed by Butler(2) while at Imperial Oil in the late 1970s. The process consists of two aligned horizontal wellbores. Steam is injected into the top one, whereas reservoir fluids are produced from the bottom one. The process is non-cyclic; that is, steam is continuously injected and fluids are continuously produced. Around and above the injection well, a steam chamber grows. The injected steam flows into the steam chamber and eventually comes into contact with oil sand at its edge. The steam then releases its latent heat to the oil sand, the oil heats up, its viscosity drops, and it flows (with water condensate) under gravity down the inclined chamber edge to the production well.

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)0,000
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 enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations124
Publié2006
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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