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Enregistrement W2077033726 · doi:10.2118/09-02-22

Cold Flow: A Multi-Well Cold Production (CHOPS) Model

2009· article· en· W2077033726 sur OpenAlexafffundabout
B. Tremblay

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Petroleum Technology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensSaskatchewan Research Council (Canada)
Organismes subventionnairesPetroleum Technology Research Centre
Mots-clésAcreBarrel (horology)Dispersion (optics)Environmental scienceOil productionGas oil ratioRange (aeronautics)Petroleum engineeringHydrology (agriculture)GeologyGeotechnical engineeringEngineeringGeographyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A multi-well cold production (CHOPS) model, developed at the Saskatchewan Research Council, was used in conjunction with a commercial reservoir simulator, to predict the effect of well spacing and in-filling on oil recovery in cold production. The oil and sand production from the Lindbergh/Frog Lake cold production wells was history matched initially. The comparative economics of five different well spacings (10 acre, 20 acre, 40 acre, 60 acre and 80 acre) was estimated. The 20 acre spacing was the most economic overall for heavy oil prices varying between C$251/m3 (C$40/barrel) and C$502/m3 (C$80/barrel). The multi-well model was used to estimate the additional oil recovery from in-fill wells at different in-fill times. In-filling a 40 acre spacing well with 10 acre spacing wells was not economic for a Lindbergh/Frog Lake type of reservoir. In-filling the same well with 20 acre spacing wells was economic at higher oil prices in the C$502/m3 range (C$80/barrel). Introduction The main mechanisms which contribute to the success of the cold production process are solution gas drive and sand production. Maini(1) argued that the greater oil recovery for heavy oil compared to light oil was due to the formation of a gas in oil dispersion which he called "foamy oil." This dispersion would have a greater compressibility which would maintain the reservoir pressure for longer times. Firoozabadi(2), based on a series of solution gas drive experiments performed at reservoir-type oil velocities, attributes the greater oil recovery for heavy oil to a higher critical gas saturation and to reduced gas flow leading to reservoir pressure maintenance. Three basic scenarios were proposed in the literature to explain how sand production leads to greater oil recovery:a limited dilated sand region around the wellbore(3),a dilated sand region around the wellbore with wormholes extending into the formation(4) andonly wormholes extending out into the formation(5, 6). The third scenario can best explain the rapid (within a few hours) travel time of a fluorescein tracer dye between an injector and a producer, observed by Amoco in a tracer test(5). Since the concentration of this dye, which is known to adsorb on the surface of a porous medium, did not change at the producer, Squires(5) concluded that an open (sand-free) channel connected the injector and producer. This observation contradicts scenarios 1 and 2 since these scenarios preclude the existence of an open channel throughout the length of the wormholes. Field engineers have observed that they sometimes lose fluid circulation while drilling into cold produced reservoirs. The location at which fluid loss occurs can help in mapping the wormhole network in the field. For example, when Nexen Inc. drilled two horizontal wells in a field after cold production, they observed lost circulation to neighbouring wells at the locations indicated by the ? marks in Figure 1. These 40 acre spacing cold production wells had produced large quantities of sand.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,113
Score d'incertitude au seuil0,226

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,219 · 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'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

Citations30
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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