Optimization of a Vertical-Horizontal Heavy Oil Thermal Operation by using Automated Field-scale Control
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Given its water consumption and greenhouse gas emissions to the atmosphere, it is critical to optimize the steam injection strategy and steam conformance in steam-based oil sands recovery processes such as cyclic steam stimulation and steam- assisted gravity drainage to minimize the steam-to-oil ratio and maximize the cumulative oil volume produced. Given the heterogeneity of oil sands reservoirs, robust adaptive oil sands processes which respond to the system to continuously shift the operation towards desired operational objectives are desired. This kind of adaptive control can be achieved by proportional-integral-derivative (PID) control. PID automated control is a relatively simple method to control well operations in thermal processes by using observed data already measured in existing steam-based recovery processes. Here, a vertical-horizontal hybrid well configuration within an oil sands reservoir, with reservoir properties previously tuned by a history-match to field data, is operated under PID control to demonstrate that automated control can yield improvements of recovery process performance. Here, the well configuration consists of multiple vertical injectors and a few horizontal producers – early in the process, cyclic steam stimulation is initially done in the vertical wells to establish thermal communication within the reservoir. After sufficient communication is accomplished, the steam is injected into the vertical wells and fluids are produced through the horizontal wells in a steam-assisted gravity drainage mode. Automated control must accomplish thermal communication between the vertical and horizontal wells and thereafter the steam must be controlled to minimize the steam-to-oil ratio and maximize the oil rate. The results demonstrate that PID control can be used to improve the cSOR and volume of oil produced.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».