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Enregistrement W2056035984 · doi:10.2118/0314-0136-jpt

The Role of Autonomous Flow Control in SAGD Well Design

2014· article· en· W2056035984 sur OpenAlexaboutno aff
Chris Carpenter

Notice bibliographique

RevueJournal of Petroleum Technology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOil and Gas Production Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInjectorSteam-assisted gravity drainageSteam injectionPetroleum engineeringInflowOil fieldProcess (computing)Process engineeringEngineeringComputer scienceMechanical engineeringGeologyMaterials scienceOil sands

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article, written by JPT Technology Editor Chris Carpenter, contains highlights of paper SPE 166266, ’The Role of Autonomous Flow Control in SAGD Well Design,’ by Sudiptya Banerjee, SPE, Robert Jobling, SPE, Tarik Abdelfattah, SPE, and Hang Nguyen, SPE, Baker Hughes, prepared for the 2013 SPE Annual Technical Conference and Exhibition, New Orleans, 30 September-2 October. The paper has not been peer reviewed. One notable improvement originating from recent field experience is the novel use of injection-/inflow-control devices (ICDs) in a conventional steam-assisted-gravity- drainage (SAGD) well pair. The use of a properly designed ICD completion has proved beneficial to the processes of developing the steam chamber and improving the inflow profile of the producing well of the SAGD pair. Work conducted in the Surmont field of Alberta, Canada, provided an excellent starting point to optimize flow-control improvements to the SAGD process. Introduction To obtain high efficiency, the SAGD process demands a high degree of steam conformance along the wellbore. The better the steam conformance, the greater the amount of oil mobilized and the higher the potential for oil recovery. However, conformance should not come at the cost of excessive steam injection. A number of thermal inefficiencies (described in the complete paper) are unavoidable in the SAGD process. These collectively result in a deformed and nonoptimal steam chamber that undermines energy maintenance and lowers the ultimate recovery factor. By incorporation of flow-control devices (FCDs) into the injector or producer well, however, a more ideal, more desirable chamber shape can be realized. Overview of ICD Geometries Fundamentally, all flow-control devices operate by the same mechanism: They provide an additional pressure drop at select points in the completion string to complement the pressure drop of fluid moving through the reservoir as well as internal pressure drops within the completion itself. Despite this fundamental similarity, however, the methods by which different styles of ICDs create this pressure drop vary strongly with design. There are three distinctive categories of passive inflow-/injection-control devices (PICDs) available today. The two most common PICD geometries are orifice/tube/nozzle-based (restrictive) (Fig. 1) and helical-channel/baffled- pathway (frictional) (Fig. 2). The restriction-based PICD uses fluid constriction to generate a differential pressure across the device. This method essentially forces the fluid from a larger area through small-diameter ports, creating flow resistance. A frictional-pathway PICD relies instead on surface friction to generate a similar pressure drop. These designs produce a distributed pressure drop over a relatively long area, as opposed to the instantaneous loss through a restriction-style PICD. When fluid flows through the channel/ channels, fluid rheology and channel characteristics interact to create the designed pressure drop.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,177
Écart entre enseignants0,175 · 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

Citations4
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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