Studies and Pilot Project on Steam Stimulation with Multiple Fluids for Offshore Heavy Oil Reservoirs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Steam flooding and stimulation processes have proven to be the most promising method for commercial in situ recovery of heavy oil. For high quality and thick oil reservoirs, these processes can achieve oil recovery of over 30% OOIP. However, for thin, deep and offshore oil reservoirs, they are uneconomic due to excessive heat loss to overburden and great requirement to heat the reservoir rock. A new process, Steam and Multiple Fluids (SMF), is being developed to improve efficiency of the steam stimulation process for offshore heavy oil reservoirs. It involves the addition of non-condensable gases to the injected steam. Injected gases accumulate in the region away from the well and lower the temperature. Only the region’s temperature near the well is close to the temperature of steam. Heat loss to the overburden and the heat requirement to heat reservoir rock can be significantly reduced due to the lower temperature requirement. Considerable saving can be achieved from reduction in quantity of steam required for the process. This process is studied by using laboratory experiments and numerical simulations via a 3D thermal model for an offshore heavy oilfield. The results show that, compared to the cold production and standard steam stimulation processes, the oil rate from SMF is the highest. The application of this process makes production of offshore heavy oil economic and should extend the range of reservoirs that can be produced economically. A pilot test for calibrating this new process is reported.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».