Solvent-aided Steam-flooding Strategy Optimization in Thin Heavy Oil Reservoirs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Stochastic optimization based on a simulated annealing method were carried out to determine the optimum steam and steam-solvent flooding strategies in thin (4 m) heavy oil reservoir both in the absence and presence of a bottom water zone. The steam injection pressure optimization case determined a technically feasible operating strategy. However, the cumulative energy to produced oil ratio (cEOR) realized from the optimized process is high. In comparison, the solvent-aided steam optimization case achieved an operating stratety that obtains a much lower cEOR and cumulative water-to-oil ratio (cWOR) than those in the optimized injection pressure-only strategy. We observed that a solvent channel forms at the top of the reservoir after breakthrough of solvent to the production well. The formation of the solvent channel led to oil-solvent mixing at the periphery of the channel as well as heat transfer to oil beyond the channel, which leads to better recovery performance. In the the presence of a bottom water zone, the optimized steam injection pressure optimization strategy was found to perform poorly. However, the optimized solvent-aided strategy achieved superior economics. With solvent injection, the presence of the bottom water zone enhanced mixing of solvent and oil yielding better oil recovery performance. Background In Western Canada, about 80% of heavy oil resources are found in reservoirs less than 5 m thick (Adams 1982). Although currently commercial thermal-based techniques such as Steam-Assisted Gravity Drainage (SAGD) and Cyclic Steam Stimulation (CSS) are highly successful for recovering bitumen and heavy oil from thick pay zone (> 15 m), their application in thin heavy oil (<6 m) reservoirs are generally not thought to be economically viable. This is due to the high steam-to-oil ratio (SOR) which caused by significant heat losses to the overburden relative the amount of heat delivered to the oil which renders the processes uneconomic. Cold production (CP) employs small energy input. However, the average recovery factor is typically low, usually, between 3 to 8% of the Original Oil In Place (OOIP) (Adams 1982). By employing so called Cold Heavy Oil Production with Sand (CHOPS) technique, the recovery factor can reach as high as 15% (Pan et al. 2010). However, the formation of wormholes during CHOPS operation creates new challenges for applying follow-up processes to recover additional oil beyond CHOPS.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».