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Enregistrement W2158569257

Seismic Monitoring of Cold Heavy Oil Production

2007· article· en· W2158569257 sur OpenAlexaffabout
Tingge Wang, Larry Lines, Joan Embleton

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Imaging and Inversion Techniques
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOil productionPorosityPetroleum engineeringEnvironmental scienceOil sandsGeologyPetroleumGeotechnical engineeringMaterials science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Cold production of heavy oil sands accounts for significant oil production in Canada. In order to enhance heavy oil cold production, seismic monitoring of the reservoir can be used to determine production footprints and allow for optimum infill drilling. The cold heavy oil production with sand (CHOPS) was pioneered in Canada, by mid 1990s, CHOPS became the primary heavy oil production method in Canada. To date CHOPS has achieved wide utilization in Canada and Venezuela, and there is successful use of the technology in China as well. CHOPS is a non-thermal process in which heavy oil and sand are simultaneously extracted and produced by using powerful progressive cavity pumps. The simultaneous extraction of oil and sand generates high porosity channels termed wormholes. It is believed that the wormholes play an important role in heavy oil production due to their permeability effects in the heavy oil reservoirs. The development of wormholes causes the reservoir pressure to fall below the bubble point, and the dissolved-gas comes out of solution to form foamy oil. The formation of foamy oil then causes a partially gas saturated reservoir. In CHOPS, development of wormholes increases porosity in the reservoir. This could change the stress and rigidity of sand matrix in the reservoir, and the changes could result in velocity variations of the reservoir rocks. Based on laboratory experiments, Han et al. (1986) concluded that the measured Vp and Vs decreased dramatically with an increased porosity, and generally the effects of porosity on Vs is larger than on Vp. Formation of foamy oil results in a higher gas saturation in the reservoir, and this could also affect seismic velocity. Toksoz et al. (1976) demonstrated that in partial gas saturation rocks, a small amount of gas can lower the Vp significantly, Domenico (1976, 1977) further concluded that a small amount of gas in sediments diminishes Vp significantly, whereas Vs is insensitive to the presence of gas. Based on the laboratory experiments, Lee (2004) found that the amount of gas and the mode of gas saturation in the pore space dramatically affects the Vp, but not the Vs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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