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Enregistrement W2078770298 · doi:10.2118/2004-130

Wet Electric Heating for Starting Up SAGD/VAPEX

2004· article· en· W2078770298 sur OpenAlexaboutno aff
J.Y. Yuan, Hua Huang, R. Mintz, X. Wang, C. Jossy, C.. Tunney

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Failure Analysis and Simulation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetroleum engineeringElectric heatingProcess engineeringEnvironmental scienceMaterials scienceWaste managementMechanical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The wet electric heating (WEH) process (US patent 6,631,761) and its potential applications to SAGD/VAPEX initialization have been tested and validated in lab scale experiments and in field scale numerical simulations. Unlike conventional steam circulation methods, which typically heat the wells and then transfer the heat into the reservoir between production and injection wells through thermal conduction, WEH heats the reservoir directly via Ohmic heating. Since it relies mainly on electric conductivity of reservoir, the delivery of thermal energy by WEH is instantaneous. Furthermore, injection of brine into the wells provides for larger effective electrode cross sectional area, so that a larger portion of the Ohmic heating energy is more evenly distributed between wells, making WEH a more efficient initialization method. The experimental tests and numerical simulation using CMG's STARS confirmed these arguments. To investigate the economic impacts, two types of reservoirs were examined: Athabasca and Cold Lake/Lloydminster heavy oils. For a realistic range of heavy oil, bitumen and natural gas prices the analysis predicted an economic advantage, ranging from trivial to very significant, for using WEH as a SAGD initialization technique. Further, this analysis showed that economic performance depended primarily on reservoir characteristics and vertical spacing between the wells. Potential application of the WEH method to VAPEX start-up is also recognized. Introduction Traditional and common practice for starting-up a SAGD operation is to circulate steam in both production and injection wells and thus transfer heat by thermal conduction to heat up reservoirs between the well pair. The end of the initialization period is marked by the achievement of fluids communication between the two wells [1]. This process could take a long time, from a couple of months to half a year for a typical average well spacing of 5 meters. Reducing the time required for the initialization period could have profound impact on the economic value of a SAGD operation. The shorter the starting- up period is, the shorter the payback period and the higher the net present value (NPV) is. Inexpensive solvents have been tried in the field to accelerate the start-up process, but the improvement was limited. Applying a small pressure gradient between the two wells may result in acceleration of the initialization period. However, it is known that such process is fundamentally unstable, and therefore, extra cautious steps must be taken when exercise this process. Up to date, it is still not clear whether such practices have resulted in the heating distribution reasonably even longitudinally along the wellbore direction. In attempting to significantly and effectively accelerate the SAGD initialization process, Alberta Research Council has recently developed an alternative procedure, the Wet Electric Heating (WEH) technology [2], that uses low frequency AC electrical power to heat the reservoir between the injection and production wells during the start-up period. In past decades, numerous attempts have been made to use electric heating for oil recovery. However, due to lack of technical and economic advantages, further advances in field applications of electric heating have not been significantly made.

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)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations14
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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