Microseismic Response of Well Casing Failures at a Thermal Heavy Oil Operation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Imperial Oil's heavy oil operation in northern Alberta utilizes Cyclic Steam Stimulation (CSS) to extract bitumen from the oilsand reservoir (∼400 mKB). The operation currently produces over 120,000 bpd from approximately 3000 deviated wells. During CSS, the well casings are subjected to thermal stresses due to the cyclic, high-pressure, high-temperature nature of the process. In addition, shear stresses develop in the overburden due to volumetric dilation of the reservoir during steam injection. The combination of thermal fatigue and shear deformations can occasionally result in casing failures at some location along the wellbore, but typically at the top of the oilsand reservoir. Imperial Oil and CANMET developed the application of passive seismic systems to monitor a volume of the overburden shale for casing failures, as well as for other events. As a result of this monitoring, a model for the seismic signature of well casing failures was developed. The seismic energy and radiation pattern of casing failure events has enabled the passive seismic systems to detect the occurrence of casing failures at the reservoir top, beyond the intended monitoring zone in the overburden shale. Subsequent casing checks have identified that the model detection is correct 88% of the time. In addition, event source location accuracy can be established based on the location of the actual casing failures determined from well workovers. This tool has allowed Imperial Oil to decrease well downtime and develop steaming strategies to reduce the occurrence of casing failures at the top of the reservoir.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».