Unconventional Imaging for Unconventional Reservoirs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Thermal stimulation of bitumen in oil sands reservoirs is a critical requirement for the success of steam-based recovery processes. If the bitumen is not heated, it remains at its original viscosity, often in the millions of centipoise, and thus is not mobilized so that it can be moved to a production well. All oil sands reservoirs are heterogeneous; both with respect to geology and fluid composition, and thus steam conformance of steam in the reservoir is not uniform. At present, realtime monitoring of the steam conformance zone in the reservoir is not possible and thus the spatial distribution of heat delivery to the reservoir is uncertain. In this research, a new method for detecting heterogeneity and monitoring steam chambers has been developed and tested by detailed thermal-acoustic reservoir simulation. Here, a thermal fluid flow simulator was coupled to a wave propagation simulator to evaluate the potential of identifying rock and fluid discontinuities within a reservoir by using coded white noise reflection processes. Digital communication systems employ coded white noise processes to advantageously make use of unexpected reflections from environmental heterogeneities. The proposed theory and subsequent simulations reveal that it is possible to resolve features of an unconventional recovery process as well as imaging of heterogeneity within the reservoir as it evolves by using white noise reflection methods. The properties of the signals described provide an opportunity for property detection at lower power levels and higher frequencies than traditional sceismic methods. Furthermore the signals are such that the noise from recovery processes and the native reservoir environment do not interfere with the detection methods allowing for the monitoring method to be used concurrently with the recovery process. A SAGD model is tested and the results show that white noise reflections can be used to detect the edge of steam chambers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 tête enseignante, 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 ».