Passive Seismic Data Management and Processing to Monitor Heavy Oil Steaming Operations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cyclic Steam Stimulation (CSS) is a cost-effective means to produce heavy oil at the Cold Lake field in Alberta, Canada. The high viscosity of bitumen is the main obstacle to economic production, but the bitumen viscosity decreases significantly with temperature. Steam is injected at fracturing conditions, resulting in complex interactions of reservoir expansion (dilation) and contraction (recompaction) that propagate stress and strain fields in the overburden. The mechanical loads on wells resulting from this production process are an important design consideration. To enhance operational integrity, a dedicated passive seismic monitoring well is installed on new development pads to provide early detection of casing failures and possible fracturing of the formation overburden. There is now an installed base of almost 90 such acoustic monitoring wells in the operator's field. With data acquisition of 15 to 30 geophones per system, recording continuously at 2000 or 3000 samples per second, the data management issues for this monitoring network are challenging. Several classes of acoustic events have been identified, including those due to casing failure, formation heave, near-wellbore cement cracking, and production rod pump background noise, in addition to "Continuous Microseismic Radiation" (CMR) that resembles harmonic tremors. Most casing failures are detected by observation of singular events. The detection of fracturing of the overburden, which may include the presence of bitumen and/or produced water that has migrated out of zone, is a more complex process that requires distinguishing shear events and CMR events from normal formation heave and other environmental noise. The operator has stewarded the development of a cost-effective system that includes local pad data acquisition, uploading of selected data to a server with data archiving facilities, and downloading data to dedicated analysts. This paper will present a summary of the data management and processing technologies developed to address the challenge of managing this data-intensive problem. Fig. 1 CSS is a three-step process consisting of injection at fracturing conditions, soak, and production.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».