The Well-Wormhole Model of CHOPS: History Match and Validation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cold Heavy Oil Production with Sand (CHOPS) is a non-thermal heavy oil recovery technique used primarily in the heavy oil belt in western Alberta and eastern Saskatchewan. Under CHOPS, typical recovery factors are between 5 and 15% with average ~10%. This leaves ~90% of the oil in the ground after the process becomes uneconomic. CHOPS exhibits an enhancement in production rates compared to conventional primary production, which is explained by formation of high permeability channels known as wormholes. The formation of wormholes has been demonstrated to occur in both laboratory experiments and field tracer studies. The ability to model growth of wormholes does not currently exist in commercial reservoir simulators. Here, wormholes are modelled as multi-lateral wells, which grow dynamically in the reservoir, using existing wellbore features. A module was coupled to CMG STARS™ to dynamically grow wormholes in the reservoir taking foamy oil flow, sand failure, and sand production into account. Here, we present on the results of history matches against field data to tune model parameters. The history-matched model reasonably predicts production trends of field CHOPS operations. The results provide a methodology to model CHOPS and predict under uncertainty where the wormholes will tend to grow into the reservoir. This provides a tool for placing new wells in the reservoir that will most likely not be in direct contact with existing wormholes. Multiple realizations of the reservoir can be used to mark the region of the reservoir that undergoes wormhole formation. The model can then be used for follow-up EOR processes such as cycle solvent injection as well as field scale optimization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».