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Enregistrement W2223695682 · doi:10.2118/174466-ms

History Matches and Interpretation of CHOPS Performance for CSI Field Pilot

2015· article· en· W2223695682 sur OpenAlexafffundabout
Jeannine Chang, John Ivory, Mike London

Notice bibliographique

RevueSPE Canada Heavy Oil Technical Conference · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensAlberta Innovates
Organismes subventionnairesPetroleum Technology Research CentreAlberta Innovates - Technology Futures
Mots-clésEnvironmental scienceOil fieldPetroleumPermeability (electromagnetism)Petroleum engineeringInflowGeologyChemistryOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract CHOPS (Cold Heavy Oil Production with Sand) is a primary production recovery method used in the Western Canadian Lloydminster heavy oil region which contains about 3 billion m3 of heavy oil. It increases heavy oil production rates by creating high permeability channels in the reservoir through aggressively producing sand with the oil. As a result of CHOPS, 5 - 15% of the initial oil can be recovered. This paper summarizes CHOPS history matches that used the CMG STARS™ simulator and representative process mechanisms in simulating two Husky CHOPS wells, one well was later used as a Cyclic Solvent Injection (CSI) pilot well and the second well was a communicating offset well during CSI. The history matches were pre-processed for the post-CHOPS CSI field pilot. They were part of the $40 million JIVE Program and were in support of a CSIfield development in the Edam area. The history matches predicted the reservoir conditions (e.g. pressure, effective permeability, effective porosity, fluid saturations, and mole fraction profiles) at the end of CHOPS to set up the CSI initial reservoir conditions (i.e. the start of CSI). Oil, water and sand production were well matched for both of the wells during CHOPS. Foamy oil and sand transport mechanisms were represented in the simulations. The simulation results and the CHOPS model described below provided insight into CHOPS depletion mechanisms and post-CHOPS reservoir characteristics. At the end of CHOPS, the CSI well was pressure depleted with low liquid inflow. In the simulations, the wormholes were predicted to extend to about 151 m from the CSI well. Wormholes from the offset well reached a source of water and had continuous water inflow. It was predicted that the offset well wormholes penetrated about 220 m into the reservoir. Conclusions include: The AITF CHOPS model can capture field production mechanisms and reservoir behaviors.Continuing lower rate sand production and wormhole network growth is essential to obtain sustained higher oil production rates during CHOPS.As a result of greater reservoir contact, a thinner pay with longer wormholes can produce more oil than a thicker pay with shorter wormholes.Directly obtaining reservoir properties from the field LAS log data and use of the thin layers in the log file as simulation layers were important in catching fluid flow behaviors and obtaining satisfactory history matches for oil and water production.Good CHOPS history matches and reservoir charactisation are essential for field CSI pilot wells as they quantify the post-CHOPS reservoir conditions, the extension of wormhole networks, and the depletion regions. Consequently, they provide predictive value for developing CSI operation strategies for successful post-CHOPS CSI applications.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,210 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations21
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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