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Enregistrement W2042891983 · doi:10.2118/2002-086

Tracking Cold Production Footprints

2002· article· en· W2042891983 sur OpenAlexfundaboutno aff
R. P. Sawatzky, D.A. Lillico, Mike London, B. Tremblay, R. M. Coates

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations56
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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