Application of Thermal Recovery Processes in Heavy Oil Carbonate Reservoirs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As the demand for oil grows, the petroleum industry is expanding the technology envelope to access and exploit many unconventional resources. The current focus of all major oil companies is heavy oil in highly porous and permeable sandstone reservoirs (oil sand), which presents a significant opportunity. However, viscous oil trapped in carbonates (over 1.6 trillion bbl)1, potentially a huge resource for future, needs application of new technologies to be exploited economically. At present thermal processes like steam flooding and cyclic steam stimulation (CSS) are being used extensively for the recovery of moderately viscous heavy oil from sand stone reservoirs. Another thermal process, SAGD (steam assisted gravity drainage) is being used for the recovery of higher viscosity heavy oil and bitumen from oil sand. Some of these processes are apparently very successful with ultimate recovery over 80%. Application of thermal processes to the carbonates poses a different challenge. In general, thermal recovery in carbonates is highly energy intensive and hence, economically challenged. Due to adverse wettability (generally mixed or oil wet), lower matrix permeability, the anticipated recovery using thermal processes is much lower compared to sand stone reservoirs. With increased access of the reservoir through horizontal wells there is a possibility that these resources can be exploited economically. A simulation study has been undertaken to explore the possibility of application of thermal processes in carbonate reservoirs. Based on the results of this work, this paper presents different possible recovery options and examines the sensitivities of reservoir parameters on thermal recovery processes like CSS and SAGD in fractured carbonate heavy oil reservoirs. The results suggest that SAGD may be viable in some of these reservoirs.
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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 ».