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Enregistrement W2085070133 · doi:10.2118/115662-ms

Uncertainty Assessment of SAGD Performance Using a Proxy Model Based on Butler's Theory

2008· article· en· W2085070133 sur OpenAlexafffundabout
Jens Walter, Pablo Vanegas, Clayton V. Deutsch, Luciane B. Cunha

Notice bibliographique

RevueSPE Annual Technical Conference and Exhibition · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesKillam TrustsConocoPhillips
Mots-clésSteam-assisted gravity drainageReservoir simulationPetroleum engineeringProxy (statistics)Monte Carlo methodSteam injectionComputationOil sandsReservoir engineeringComputer scienceEnvironmental scienceAsphaltEngineeringGeologyPetroleumMathematicsAlgorithmStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Steam Assisted Gravity Drainage (SAGD) is an efficient method for thermal recovery of bitumen from the vast reserves available worldwide and particularly from the oil sands in western Canada. Flow simulators are available for predicting SAGD performance and are used to support reservoir management decisions; however, the high computational time associated with the use of such complex flow simulation makes it impractical for all locations especially when reservoir uncertainty and variable operational parameters are included in the making decision process. The use of a simpler analytical model as a proxy for the reservoir simulator is shown to be a feasible alternative to flow simulation. A proxy model based on the Butler's SAGD theory is developed to predict the oil flow rate, cumulative oil production and cumulative steam injection profiles during both: the rising and spreading steam chamber periods for a confined SAGD well pair. Modifying factors are used to fit the proxy to flow simulation results to account for conformance and reservoir heterogeneity among other factors. A critical aspect of the proxy model is a realistic parameterization of geological heterogeneity. Monte Carlo Simulation (MCS) and the proxy model permit an efficient transfer of the uncertainty in reservoir and operational parameters through to performance variables such as oil production and steam oil ratio. An example application for a single well pair showed the efficiency of the methodology in terms of computation time. The results permit improved reservoir management of complex SAGD projects.

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)0,003
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations33
Publié2008
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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