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Enregistrement W2076961301 · doi:10.3997/2214-4609.20142651

Pelican Lake Polymer Flood - First Successful Application in a High Viscosity Reservoir

2013· article· en· W2076961301 sur OpenAlexaboutno aff
A. Zaitoun, G. Renard, R. Tabary

Notice bibliographique

RevueProceedings · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOil in placeFlood mythPetroleum engineeringOil fieldGeologyEnvironmental sciencePetroleumGeographyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,192 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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