MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2027995389 · doi:10.2523/iptc-12426-ms

An Overview of Heavy and Extra Heavy Oil Carbonate Reservoirs in the Middle East

2008· article· en· W2027995389 sur OpenAlexaboutno aff
John W. Buza

Notice bibliographique

RevueInternational Petroleum Technology Conference · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetroleum engineeringCarbonateMiddle EastOil in placeGeologyPetroleumPermeability (electromagnetism)Carbonate rockOil productionMining engineeringGeochemistryEnvironmental scienceArchaeologyMaterials scienceGeographyPaleontologyChemistrySedimentary rock

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Global heavy oil resources in carbonate rocks have been estimated to be on the order of 1.6 trillion barrels1, of which about one-third may occur in the Middle East. Published resources for specific fields and proprietary databases, however, suggest a more modest STOOIP resource base of approximately 120 BBO. Owing to its vast light oil reserves, documentation in the public domain on Middle Eastern heavy oil accumulations is not complete but enough information is available to assemble a reasonable picture of the geological setting, reservoir and oil quality issues and the status of cold and EOR production in the region. Productive heavy oil carbonate fields can be grouped into two categories:low matrix permeability, fracture dependent andmatrix permeability dependent production. Fracture enhanced, low matrix permeability production is dominant and occurs in Oman, Iran, Iraq, Syria, Turkey and Egypt and includes producing fields such as Qarn Alam in Oman and Issaran and Bakr-Amer in Egypt. In Iran, several fractured carbonate fields have successfully cold tested oil qualities on the order of 10o API. Wafra, located in the Partitioned Neutral Zone (PNZ) of Kuwait and Saudi Arabia, is the most notable example of an accumulation that has ample matrix permeability to allow economic cold production without significant fracture enhancement. Ultimate recovery from these fields is heavily dependent on oil viscosity and the ability to lower it. EOR implemented in the region include a CO2 flood at Bati-Raman in Turkey, a completed pilot crestal steam injection at Qarn Alam and an ongoing pilot steamflood at Wafra that commenced in February 2006. These three fields, along with Issaran, where a CSS project began in 2006, constitute the bulk of carbonate heavy oil activity in the Middle East. Current carbonate heavy oil production is in the range of 125–150 TBD (0.5% of Middle East production). Introduction Current worldwide supply and demand dynamics, coupled with the dramatic escalation of crude prices beginning in 2003, has brought a renewed interest in heavy oil (HO) and bitumen deposits. The allure of the bitumen and heavy oil resource base is compelling, as it is estimated to contain on the order of 70% of the earth's oil endowment relative to a 30% share for conventional oil2. In the forefront of global heavy oil efforts is decades old cold wellbore-based production in Venezuela and bitumen mining in Alberta, Canada. Other notable developments are ongoing in California and Indonesia. The Middle East, with its vast light oil reserves found predominately in carbonate rocks, is not presently a significant producer of heavy oil and nor should it be expected to be by virtue of its dominant position in light oil reserves. However, in view of tightening worldwide light oil supplies a survey of heavy oil potential in Middle East carbonate reservoirs is needed to assess future prospects for replacing or increasing oil production in the area. This paper is an initial effort to catalog Middle East heavy oil carbonate fields that have been documented in the literature and summarize some of their basic reservoir and fluid properties while providing some insights into their productive potential today and going forward. Most of the material in this paper is based on information from published technical papers, primarily from the SPE, with supplements from the databases of IHS Energy3 and Wood Mackenzie4 for completeness.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,212 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Petroleum Technology ConferenceMême sujetReservoir Engineering and Simulation MethodsTravaux en français237 207