Feasibility Study of Using Polymer to Improve SAGD Performance in Oil Sands with Top Water
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In western Canada, there are significant amounts of oil sands reserves that have little or no cap rock with a top water zone (Alturiki et al. 2011); because of huge heat loss, conventional SAGD process is uneconomical when it is directly applied in this type of reserves. In this study, it is proposed that high temperature polymer can be injected into the bottom of the top water zone to establish a stable high viscosity layer in order to prevent steam from leaking to the top water zone. Lab tests were first conducted to screen the polymers. In order to select a proper polymer which was able to have stable viscosity under high temperature, viscosities of different polymers at different temperatures were measured; and concentration of the selected polymer was optimized. Then numerical simulations were performed to evaluate the feasibility of using the selected polymer to improve SAGD performance in oil sands with top water. The numerical simulation model was based on Athabasca oil sands reservoir. In this formation, the top water zone was around 94 meters, while the reservoir thickness was about 30 meters. The vertical permeability was 50 mD and 1,400 mD for the top water zone and the oil zone, respectively. And the porosity was 10% for the top water zone and 30% for the oil zone. The effect of the polymer injection strategy including the polymer injection parameters, such as polymer slug size, injection rate, injection time and well distance on the performance of SAGD process was studied. The numerical simulation results suggested that, polymer injection was able to block the heat from leaking to the top water zone. With polymer injection, the cSOR can be reduced from 8.5 m3/m3 to 4.8 m3/m3, while for the case without top water, the cSOR was 3.8 m3/m3. This indicates that polymer injection is technically feasible to improve SAGD performance in oil sands with top water.
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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 ».