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Enregistrement W2042891983 · doi:10.2118/2002-086

Tracking Cold Production Footprints

2002· article· en· W2042891983 sur OpenAlex

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.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesIndustry Canada
Mots-clésProduction (economics)Computer scienceTracking (education)Economics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Cold production is a primary recovery method used by producers in the Lloydminster area to improve recovery rates from heavy oil reservoirs by producing sand aggressively along with heavy oil. It improves oil production rates substantially through regions of increased permeability - wormholes. The process seems to key on the formation and flow of foamy oil into wormholes, as they grow into the reservoir. The wormholes provide significantly increased access to the reservoir. The area drained by a cold production well can be called its footprint. Identifying and mapping cold production footprints is useful in the planning and development of reservoir exploitation strategies for cold production pools. The cold production research group at the Alberta Research Council is constructing reservoir engineering tools, such as field scale numerical simulation models, that can be used to assess cold production footprints. The results generated by the tools will be illustrated with examples from an intensive study of a set of Edam cold production wells. Introduction Cold production is a method for enhancing primary production from heavy oil reservoirs. In the cold production process, sand is produced aggressively along with heavy oil. The process improves oil production rates substantially through regions of increased permeability - wormholes. It seems to key on the formation and flow of foamy oil into wormholes, as they grow into the reservoir. The wormholes provide significantly increased access to the reservoir. The cold production process has been applied with commercial success by producers in the area surrounding Lloydminster. It emerged as a viable commercial technology for the recovery of heavy oil in the mid to late 1980s, with the adaptation of progressive cavity pumps for heavy oil lift operations. By the mid 1990s, cold production had become widespread throughout the Canadian heavy oil industry. Currently, it is established as one of the principal methods for recovering heavy oil from the Western Canadian Sedimentary Basin (WCSB). Production of heavy oil generated by cold production technology in western Canada is roughly 37,000 m3/day, from a producing well count of nearly 6,000, according to production figures for November 2001 (the most recent figures available at the time of writing). This is an unofficial estimate; no official production volumes for cold production have been assembled. The estimate was calculated for a current Alberta Research Council (ARC) internal study; production that could reasonably be attributed to the cold production process was determined from heavy oil sales volumes reported to the Alberta and Saskatchewan regulatory agencies(1). It forms a significant portion of the total production of heavy oil from western Canada (including net in situ bitumen production in Alberta) - approximately 140,000 m3/day according to official National Energy Board estimates for the same period(2). The development of cold production as a successful commercial recovery technology has been field-driven. A substantial body of knowledge and expertise on cold production exploitation strategies and operating practices has been accumulated by Canadian heavy oil producers, through hard-won field experience.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,457
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,194 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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