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Enregistrement W2055543202 · doi:10.2118/150477-ms

SAGD Field Trial for a New Intelligent-Well Completions Strategy to Increase Thermal EOR Recoveries

2012· article· en· W2055543202 sur OpenAlexaboutno aff
Joel Shaw, Mark Bedry

Notice bibliographique

RevueSPE Intelligent Energy International · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInjectorPetroleum engineeringSteam-assisted gravity drainageOil fieldOil wellEngineeringEnhanced oil recoveryCompletion (oil and gas wells)Steam injectionProcess engineeringEnvironmental scienceMechanical engineeringOil sandsMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Well segmentation and instrumentation have been used to improve steam injection and production conformance in a completions strategy for a thermal-enhanced oil recovery (EOR) project by using intelligent well technology and interval control valves (ICVs). The initial field trial is ongoing in the injector of a Northern Alberta steam-assisted gravity drainage (SAGD) well pair. The development of the completion technology suitable for thermal conditions, initial field trial results and the plans for further development are described in this paper. The application modeling shows that, depending on the level of heterogeneity present in the reservoir, a 45% reduction in the steam-oil ratio and an almost 70% increase 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, intelligent-well completion solution to achieve this segmentation and control has the potential to add substantial value to field developments through improved steam conformance. This will result in increased energy efficiency and oil recovery. The method under development is also applicable to a wide range of other thermal EOR processes such as cyclic steam stimulation (CSS), steam drive, and variations, including, for example, those involving solvent additives. The initial field deployment in the injector well was initiated to prove the technology, to demonstrate the feasibility of modifying the steam distribution, and to obtain best practices for future developments. A successful installation and commissioning of the intelligent completion has validated the technology. Lessons learned are highlighted. Early injection test results and data show a significant increase in the understanding of the injection and production behavior in the well pair. A test program to optimize the distribution of the steam injection in the well is underway, and the results are discussed. The intelligent completion technology under trial and proposed further developments should enable more extensive use of downhole measurement and control in thermal EOR projects than has been possible to date.

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 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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,877
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)0,0020,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,269 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations3
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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