Notice bibliographique
Résumé
Abstract The effectiveness of heat injection into a target formation has a great impact on the efficiency of bitumen and heavy oil recovery and energy savings under many steam heating processes such as the startup phase of SAGD (Steam Assisted Gravity Drainage) (Butler 1991). However, this parameter is hard to calculate due to many unknown variables such as variations in operational conditions and steam saturation along the horizontal wellbores, heat return rates, and losses to the vertical section above the target formation. This paper proposes a new technique to estimate cooling time and formation thermal diffusivity by using thermal transient analysis (TTA) along the horizontal wellbore under a steam heating process. A novel concept of a heating ring is also introduced to measure the heat storage in the heated bitumen at the time of testing. Heating ring can be considered analogous to a drainage area in a conventional pressure transient analysis. The proposed cooling time and formation thermal diffusivity calculated along the horizontal wellbore can be used to assess the effectiveness of the conduction heating. Cooling time in this paper is defined as the theoretical time required to cool the heated formation to the initial formation temperature. A longer cooling time indicates a higher net heat gain in the formation while the calculated thermal diffusivity is used to predict wellbore conditions and the type of fluid saturation along the horizontal wellbore. Thus, a combination of cooling time and formation thermal diffusivity can be employed to assess the effectiveness of heat injection during various steam heating processes. By knowing the effectiveness of each heating scenario, the process can be selected and optimized not only to save heat energy and steam consumption but also to enhance bitumen recovery. This paper is limited to the new heating operation processes.
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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) | 0,000 | 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 ».