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Enregistrement W2069135396 · doi:10.2118/2002-079

Preliminary Laboratory Evaluation of Cold and Post-Cold Production Methods for Heavy Oil Reservoirs

2002· article· en· W2069135396 sur OpenAlexaffabout
Apostolos Kantzas, G. Brook

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensNexen (Canada)University of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProduction (economics)Environmental sciencePetroleum engineeringGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The problem of cold and post-cold production for heavy oil [Lloydminster type] reservoirs is addressed. First, an overview of cold production related material is presented. The reservoir state is postulated based on behaviour of laboratory systems. Then several experimental methods for additional heavy oil recovery are attempted in the same cold produced laboratory models. The methods tested include water flooding, gas flooding, and polymer flooding. The effect of sand production is evaluated. The results are very preliminary, but encouraging. This work is offered as a challenge for the industry to consider the state of all cold produced heavy oil reservoirs and focus on the possible alternatives for this significant Canadian reserve. Introduction The heavy oil and oil sand deposits of Western Canada represents one of the largest hydrocarbon accumulations in the world with a resource base of nearly 1.7 trillion bbls. This is 1.5 times larger than the proven reserves of the entire Middle East. The bulk of the reserves are contained in three major geologically distinct regions. These areas are the conventional heavy oil of Lloydminster area, the Carbonate Triangle, and the oil sands deposits. Enhancement of primary production of heavy oil through the so-called cold production mechanism has been a popular topic in the heavy oil industry for the past fifteen years. However, cold production alone cannot produce more than an estimated 10–15% of the original oil in place (OOIP). This paper addresses the issue of post-cold-production or in general post-primary production of heavy oil via different injection techniques that include water flooding, polymer flooding or pressure pulsing / shut-in. Several independent sets of experiments were run that include one cold production experiment in a large cylindrical model with a central production well (radial production geometry), 2 linear core floods, four experiments at ambient conditions in rectangular geometry physical models and six experiments at reservoir conditions in rectangular geometry physical models (one including sand production). LITERATURE SURVEY A large variety of heavy oil EOR methods are proposed in the literature1. Earlier work on non-thermal recovery of heavy oil did not take into account cold production mechanisms and thus it becomes questionable how such work will apply to the current state of the Canadian heavy oil fields. Notable is the work performed in the University of Alberta by the group of Prof. Farouq Ali2,3. Some more recent work includes the following: Productivity improvement through enhancements of primary production has been a relatively recent exercise of the oil industry and was led by Amoco4. Amoco's main focus has been in the development of primary production technology in areas previously thought not to be capable of such production. Most of the early reported work deals with the Elk Point / Lindberg sands, where live oil viscosities range from 2000 to 55,000 cp at reservoir temperatures. It was found that sand production increases the productivity of the producing interval and allows for greater fluid flow rates to the wells.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,526

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,253 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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