Assessment of Optimal Operating Conditions in a SAGD Project by Design of Experiments and Response Surface Methodology
Notice bibliographique
Résumé
The steam-assisted gravity drainage (SAGD) is likely the most efficient and important thermal recovery in-situ method to produce extra-heavy oil and bitumen reservoirs. Indeed, a huge expansion of commercial SAGD applications is taking place, particularly in the Alberta oil sands of Canada. Numeric reservoir simulators are available for predicting SAGD performance indicators and are used as tools to support reservoir management decisions. Those decisions are related to the selection of optimal values of controllable variables, including operating conditions such as preheating period, sub-cooling temperature, maximum steam injection pressure, maximum steam injection rate and steam quality, and temperature. In order to make unbiased decisions, the optimization process should be done considering the stochastic character of reservoir variables. However, the high computational time associated to the complex numeric solution of reservoirs under the SAGD recovery process makes the integration of reservoir uncertainty to the SAGD decision-making process an almost impossible task. Thus, a calibrated-proxy is used in this work as an efficient substitute of the numeric simulator to accomplish such a task. Design of experimental techniques and response surface methodology allowed the construction of a simple model by fitting a quadratic model to reservoir simulator outputs extracted from a chosen set of simulation cases. The main purpose of this work was to optimize the production and injection constraints of a SAGD well pair, based on an Athabasca oil sands data set, in order to maximize the net present value in presence of reservoir uncertainty. The production and injection constrains considered in the problem were: injection pressure, maximum steam flow rate, and sub-cooling temperature; and the reservoir uncertainty was represented by vertical permeability, porosity, thickness, horizontal to vertical permeability, and initial oil saturation. The results indicate that experimental design and response surface techniques are excellent tools to quickly obtain valuable information about the SAGD performance.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».