Range of Operability of Gas-Assisted Gravity Drainage Process
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The gas-assisted gravity drainage (GAGD) process is being developed to overcome the limitations of, and as an alternative to, the conventional WAG process. In our recent paper (SPE 110132) we have presented the visual model results to demonstrate the feasibility of the GAGD process and the various mechanisms responsible for the high recoveries achieved. In this paper, we present visual and quantitative results from the physical model experiments to demonstrate the various modes of operability of GAGD, its applicability to fractured reservoirs, the effect of oil viscosity and a comparison of its performance with WAG and CGI processes. A Hele-Shaw type model - consisting of two parallel glass plates (23" × 13" × in size) with gap between them filled with Ottawa silica sand - has been used in all experiments with a perforated plastic tube serving as the horizontal production well placed at the bottom of the model. Vertical tubes were placed at different depths in the model to serve as gas injectors. The presence of fractures was simulated by placing cylindrical shaped fine wire mesh tubes into the sandpack. Separate models were built to study the effect of gas injection rate, depth, CGI, WAG, huff-and-puff, toe-to-heel, oil viscosity and wettability. This paper presents video images of the GAGD process in operation in various modes and discusses the quantitative results of these experiments that led us to conclude that, with the exception of toe-to-heel operation, the GAGD process yielded positive results in all the tests with oil recoveries ranging from 54% to 83% OOIP. This study demonstrates improved GAGD oil recoveries over CGI and WAG, in fractured model over homogeneous, in oil-wet media over water-wet, thereby signifying the potential for wide applicability of the process in both secondary and tertiary modes.
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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 ».