Notice bibliographique
Résumé
Abstract With the annual growth of development scale and production, the research of heavy oil and oil sands become more and more important. Due to the characteristics of heavy oil and oil sands, the degree of reserves recovery is restricted by development mode. So there is a big difference in classification criterions and evaluation techniques of reserves in the world. In this paper, using the major heavy oil and oil sands accumulation areas —Venezuela heavy oil belt and Canada oil sands as example, we analyse the reservoir characteristic of heavy oil and oil sands, and then discuss the classification and evaluation techniques of reserves suitable for different development modes. The heavy oil belt in Venezuela and oil sands in Canada are all characterized by huge thickness, middle-fine sandstone, loose cementation, high porosity and high permeability. To adapt different development mode, we establish corresponding evaluation criterions for reservoir, including porosity, permeability, shale content, saturation, barrier and interbed, the thickness and width of continuous oil layer and so on. We classify the reserves as OOIP, economic reserves, reserves for horizontal well, reserves for steam flooding (SF)/ cyclic steam stimulation (CSS) and reserves for SAGD. Using logging and geophysical techniques, we evaluate and classify the reserves. 1.Introduction Heavy oil and oil sands are characterized by shallow buried depth, large thickness, huge reserves and unconsolidated structures. Because crude oil has high viscosity, conventional vertical wells generally have no or extremely low productivity. Currently, these reservoirs are predominantly developed by horizontal wells in two stages: cold production and thermal production. All these conditions have presented new requirements on contents and methods of reserve evaluation. In this essay, through study on reservoir features and corresponding development techniques for heavy oil in Venezuela and oil sands in Canada, we put forward reserve assessment methods and techniques by class for various development modes. 2.Reservoir evaluation and selection criteria for heavy oil and oil sands development Currently, cold production (CP) is the prevailing development method adopted for heavy oil in Venezuela, at the same time, cyclic steam stimulation (CSS), steam flooding (SF) and SAGD have been tested. Oil sands in Canada are mostly developed by SAGD and open mining. A series of reservoir selection criteria have been proposed to cope with requirements of different development methods with horizontal wells on oil layers (Table 1).
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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 ».