Managing of Hybrid Steam-solvent Injection Distribution for Maximizing Recovery Factor in Heterogeneous Reservoir
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Steam Assisted Gravity Drainage process has been done and successfully implemented for the producing of the Canadian heavy oils and bitumen. Although it is commercially proven, but it still uses high energy intensity and has high environmental impact. To reduce those side effects, hybrid steam-solvent is proposed as one of the alternative processes in order to reduce the problems. There are some challenges in reservoir heterogeneity correlated with steam-solvent injection. In conventional process, spreading of steam-solvent is able to be controlled using bottom-hole pressure injection and liquid production rate. In heterogeneous reservoirs however, each part of the horizontal well will have different optimum operation conditions. This paper presents a strategy for hybrid steam-solvent optimization using ICVs (interval control valves) to maximize energy efficiency. To provide an overview of this phenomenon, the synthetic reservoir model is built from McMurray Formation. Bitumen saturation distribution and rock properties are created using geostatistic method and validated using several wells. The reservoir models were run using several operating conditions to achieve the most realistic interpretation. Sensitive variables are steam injection pressure, length grouping of perforations, managing of perforation openings, and solvent concentration. Afterwards, steam efficiency and solvent affectivities are evaluated during 15 years of project life. Simulation results show that the managing of steam injection will increase heat efficiency up to 7.4% compared with conventional perforations. Furthermore, in the hybrid steam-solvent injection, the recovery factor will be better 8% compared to without adjustment in solvent concentration of 10% volume. Finally, retention of solvent injection can also reduce until 30% by this managing of processes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 ».