Method to Improve Thermal EOR Performance Using Intelligent Well Technology: Orion SAGD Field Trial
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A method has been developed for improving both steam injection and production conformance in a thermal EOR project by utilizing intelligent well technology incorporating interval control valves (ICV), well segmentation and associated downhole instrumentation. This provides the ability to selectively open and close segmented sections of the well bore and monitor the key parameters of temperature and pressure from surface. The initial field trial is ongoing in the injector of an Orion field SAGD well pair. Development of the completion system suitable for thermal conditions, initial field trial results and plans for further development are described. Modelling shows that, depending on the level of heterogeneity present in the reservoir, an improvement of 20 to 40% in the steam oil ratio and 5 to10 % in recovery can be achieved in a SAGD process when both improved injection conformance and producer differential steam trap control can be applied in a segmented horizontal well pair. A cost effective solution to achieve this segmentation and control has the potential to add substantial value to field developments through improved steam conformance resulting in increased energy efficiency and oil recovery. The method being developed is applicable to a wide range of EOR processes such as CSS, steam drive and variations. The initial field deployment in the injector well was primarily to prove operability of the system in high temperature thermal applications, to demonstrate the feasibility of modifying steam distribution and to learn for future optimization and deployment of the system. A successful installation and commissioning has substantially validated the completion technology. Early injection test results and data provide a significant improvement in the understanding of the injection and production behavior in the well pair. A test program to optimize the distribution of steam injection in the well is underway and the preliminary results are discussed. Lessons learned from the trial are highlighted. The intelligent completion technology under trial, and proposed further developments, should enable more extensive use of downhole measurement and control in thermal EOR projects to improve performance.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».