Feasibility Study of Using Transient Temperature Analysis to Evaluate Fracture Length in Cyclic Steam Stimulation Process
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In Cyclic Steam Stimulation (CSS), steam is usually injected above fracturing pressure into oil sands to achieve desired injectivity; thus fractures are generally induced. The induced fractures will affect heating and flow patterns and thus affect the choice of well spacing and steam injection strategies. Therefore, it is critical to evaluate fracture length for successful CSS projects. Transient Temperature Analysis (TTA) is a technique which uses well-bore transient temperature data to estimate reservoir/wellbore characteristics. This paper discusses the feasibility of using TTA to evaluate the lengths of steam-induced fractures in cold lake oil sands by using wellbore transient temperature data in the soaking period of CSS. Numerical simulation model was first established based on history matching production data of a typical well in cold lake oil sands. Then the effect of different fracture lengths on temperature response in soaking phase was examined. Simulation results shows, in the middle and later period of soaking phase, linear relationships are found when temperature drop versus square root time are plotted. However, the correlation between fracture length and the slope is not clear. Based on the heated zone size and heated zone shape analysis at the very first moment of soaking phase, it is found the combined impact of reservoir permeability, reservoir thermal conductivity and fracture length determines the shut-in temperature response, which can be reflected on the slopes of the plots, with certain injection volume. But the qualitative representation of slope using fracture length, permeability and thermal conductivity cannot be found based on the results of finite difference based simulator. Aside from Finite difference method, simulation tools based on other numerical methods can be attempted to conduct TTA to evaluate the lengths of steam-induced fractures in CSS process.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».