Dynamic Fracture Modelling Approach for Cold Lake Cyclic Steam Stimulation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In Imperial Oil’s Cold Lake field, Cyclic Steam Stimulation (CSS) is used to recover bitumen from the Clearwater formation. At initial reservoir conditions, fluids are essentially immobile due to high bitumen viscosity and due to very low relative permeability to water. The injection of steam is achieved by injecting at pressures that induce hydraulic fractures in the formation. Numerical simulation techniques typically handle fracturing by imposing a large increase in permeability as the pressure exceeds a fracture pressure. Standard simulation approaches using an ExxonMobil in-house simulatori to modeling fracturing require an excessive pressure gradient in order to propagate a fracture. As a result, the pressure of the fracture blocks is overestimated, resulting in an unrealistic overestimate of leak-off from the fracture. The fracture area is thereby significantly underestimated and possible fluid communication between wells is not properly modeled. The term "dynamic fracturing" refers to an approach that improves hydraulic fracture modeling by using a variation of upstream weighting to calculate the effective permeability between fracture blocks. The upstream weighting is done indirectly using changes in void ratio, which is a measure of pore dilation due to pressure change. The method has been calibrated with field data from two Cold Lake pads. Early attempts to use this method encountered numerical stability problems. This resulted in very slow run times, and in many instances, cases could not be completed. The method has been improved using a simple dampening scheme making it practical to use in multi-well models. This approach is aimed at improving predictions of fluid distribution in early cycles of CSS including predictions for infill well performance. More realistic fluid communication modeling improves subsequent infill performance predictions. Useful comparisons of performance from different steam strategies require good predictions of fluid distribution caused by each strategy. This work has imporved our ability to model the CSS process and to predict field behaviour.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».