Reservoir Simulation Modeling of the Mature Cold Lake Steaming Operations
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract While Imperial Oil continues to expand its heavy oil in situ thermal operations at Cold Lake (Fawcett et al., 2011), some cyclic steam stimulation (CSS) wells are evolving to a mature (late life) stage after decades of successful operation. One strategy that has been used in Cold Lake to improve recovery beyond CSS is to implement injector-only-infill (IOI) wells, targeting the cold reservoir region isolated from the CSS depleted zones. The cyclic IOI process can transition to a continuous, low pressure operation; i.e. infill steamflooding. A three year field trial at Cold Lake pads H01/H02 has demonstrated that an oil recovery level of 65% can be achieved by converting mature CSS areas to an infill steamflood (Stark, 2011). During the course of the trial operation and the subsequent commercial deployment of infill steamflooding, significant reservoir simulation studies have been conducted. Simulation has played an important role in providing a physics-based understanding of the infill steamflood process at Cold Lake by enhancing the understanding of how gravity drainage, inter-well communication, and out-of-pattern steam migration play key roles in the steamflooding recovery process. This paper focuses on validation of the reservoir simulation models through comparison to a variety of field performance data types (e.g. well production data, production well temperature logs). Optimization of the infill steamflood process remains a key focus area for maximizing oil recovery at Cold Lake with reservoir simulation providing guidance on various improvement opportunities including steam injection strategy, infill well and production well completion strategy and mitigation of out-of-pattern steam migration.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 découle