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Enregistrement W2054600293 · doi:10.2118/09-02-55

Polymer Flood Application to Improve Heavy Oil Recovery at East Bodo

2009· article· en· W2054600293 sur OpenAlexaboutno aff
Fred Wassmuth, K. Green, W. Arnold, Nigel Cameron

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Petroleum Technology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetroleum engineeringFlood mythEnvironmental scienceOil in placeOil fieldWellheadGeologyPolymer solutionEnhanced oil recoveryFossil fuelPilot testPolymerPetroleumWaste managementEngineeringMaterials scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The East Bodo, Lloydminster SS heavy oil pool has been exploited using primary recovery and waterflood. IOR screening showed that a polymer flood would be a preferred IOR technique. Subsequent coreflood tests indicated that the polymer flood could recover 20% OOIP incremental oil, after waterflooding, to a 95% water cut. Data gathered from the coreflood was used to fine tune the reservoir simulation model to help design the pilot and predict potential economic reserve capture for a commercial field-wide polymer flood. Subsequently, a pilot was initiated. During the pilot operation, achieving the target polymer viscosity, dependant on water quality, proved to be a significant challenge. Early field response is being observed through an increase in injection pressure, reduced water cut and polymer breakthrough. Further positive response of this polymer pilot allows for the expansion of the polymer flood technology to other parts of this reservoir; some with bottomwater and gas cap. This paper reviews the progress of the East Bodo polymer flood, from laboratory concept to working field application, in four major steps:IOR screening using simulations and coreflooding,field pilot design/implementation,pilot performance, andnext steps. Introduction Pengrowth has targeted East Bodo (Alberta side) and Cosine (Saskatchewan side) for waterflood optimization and subsequent enhanced oil recovery applications. Currently, the most practical EOR technology for this heavy oil reservoir seems to be the polymer flood technology in combination with horizontal wells. Several investigators(1–4) have demonstrated the potential of the polymer flood technology for improved oil recovery in heavy oil reservoirs. The East Bodo/Cosine Reservoir produces from the Lloydminster Formation, which is part of the Lower Cretaceous Mannville Group. Pengrowth provided some of the reservoir characteristics, as summarized in Table 1. This particular reservoir is separated into two parallel lobes trending North/West to South/East. To complicate matters, local gas caps are found primarily on the Saskatchewan side of the reservoir. Thus, the current waterflood patterns are located on the Alberta side. In the future, optimized waterflood and EOR schemes need to include those parts of the reservoir which are overlain by gas caps or influenced by bottomwater. A plan of progression aligned with the priorities of Pengrowth was laid out as follows:Optimize existing waterflood;Step out waterflood into limited gas cap areas;Then, target areas with a more extensive gas cap;Determine enhanced waterflood potential, for instance polymer flood; andArrange well patterns to benefit both waterflood and subsequent EOR process. IOR Screening Several IOR technologies were considered for application in the East Bodo Field. What follows is a list of IOR processes that were initially considered, but screened out after technical or economical issues could not be overcome.Thermal Recovery: Pay is too thin - heat loss to overburden is too large; oil not viscous enough to form a stable steam chamber; fireflood has potential, but a previous pilot on a neighbouring McLaren pool yielded poor results.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0020,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,186 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations199
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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