EOR Strategies for a Conventional Heavy Oil Reservoir with Large Aquifer in Greater Fula Oilfield, Sudan
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Thermal recovery technology particularly cyclic steam stimulation (CSS) is always an effective means to develop the conventional heavy oil reservoirs, which can be validated from literature. While most of the heavy oil reservoirs developed by CSS are the thick, well-deposited, high quality reservoirs and there are no much reports of producing oil from mid-depth oil reservoirs with large acquifers. In this paper, according to the petrophysical properties and geologic characteristics of the target block F in Greater Fuld oilfield in Sudan, based on the oil test results, detailed 3D geologic model is established and the type well model for CSS and SF is extracted, to study the real performance with the real geological properties. The development zone, the perforation strategies, the cylic steam injection quantity, the steam injection rate, soak time, and cyclic period are optimized for CSS. Based on the production performance of CSS, the optimal cycles of CSS followed by SF is determined. And the wellpattern and well spacing, the parameters of SF such as unit steam injection rate, steam quality, effects of bottom acquifer on the SF are also simulated and optimized. The simulation results indicate that the thermal recovery technique especially 4 cycles of CSS followed by SF can acquire satisfied performance, which shows an effective and economic future in the development of the heavy oil deposits in Greater Fula Oilfield.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».