Time to depth conversion and uncertainty characterization for SAGD base of pay in the McMurray formation
Notice bibliographique
Résumé
Summary The Athabasca Oil Sands of northern Alberta are a source of vast amounts of bitumen, estimated at approximately 1.7 trillion barrels. In-situ technologies, primarily Steam-Assisted-Gravity-Drainage (SAGD), are economically viable recovery schemes for almost two thirds of these enormous resources. A key aspect of deployment of SAGD as the recovery technique is proper horizontal well placement. A very important factor in a successful horizontal well placement is accurate detection of the SAGD base of pay surface and quantification of the associated uncertainty of the reservoir conformance. In this study, the target reservoir is characterized by stacked fluvio-estuarine channels of clean sand deposited within an overall transgressive system tract, where the SAGD base of pay is often characterized by either the Devonian or the so-called “middle McMurray” composite incision surface. The primary source of data to identify the SAGD base of pay are the well tops, while seismic data that are picked in the time domain are often treated as a soft secondary source of information. The focus in this study is to apply geostatistical tools to model the SAGD base of pay by using (1) well tops only, (2) well tops and seismic patches that are often available in the first pass and prior to picking of the full surface in the time domain, and (3) well tops and the fully picked seismic surface. For this purpose, geostatistical techniques such as Ordinary Kriging (OK), Kriging with Error (KERR) and Kriging with External Drift (KED) are applied, and the calculation of a linear velocity model is exercised. The results show the range and structure of spatial correlation of error and its associated anisotropy, as well as the value of seismic data integration in reduction of uncertainty in the modeling of SAGD base of pay.
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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 ».