Pelican Lake Polymer Flood - First Successful Application in a High Viscosity Reservoir
Notice bibliographique
Résumé
The Pelican Lake heavy oil field located in northern Alberta (Canada) has had a remarkable history since its discovery in the early 1970s. The reservoir formation is thin (less than 5m) and as the oil is viscous (from 600 to over 40,000cp), initial production using vertical wells was poor. Several methods were used in order to improve production and recovery, including an air injection scheme in the 1990’s. However it is only with the introduction of horizontal drilling that the field began to reach its full potential; indeed Pelican Lake was one of the first fields worldwide to be developed with horizontal then multi-lateral wells. With primary recovery around 5-7% and several billion barrels OOIP, the prize for EOR is large; polymer flood had never been considered in such high viscosity oil until 1995, when the idea of combining polymer flood and horizontal wells gave way to a polymer flood pilot in 1997. This was the first step on the way, and today the field is in the process of being fully converted to polymer flood, with several hundred injection wells already in action. Polymer flooding has the potential to increase recovery to over 20%OOIP at relatively low cost. Pelican Lake is the first successful application of polymer flood in a high viscosity oil reservoir (1,000-2,500cp). This paper presents the history of the field then focuses on the polymer flooding aspects. It describes the preparation and results of the first polymer flood pilots as well as the extension to the field.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».