Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cold heavy oil production exploits the mechanism of enhanced solution gas (or foamy-oil) drive to achieve an economic oil flow rate and ultimate recovery. Understanding the dynamics of foamy-oil drive and being able to simulate the process make it possible to evaluate the potential of cold production more realistically. A generic kinetic model based on known solution gas exsolution and evolution process has been proposed and tested. The sequence of gas exsolution in foamy-oil drive can be described by the following four major steps and corresponding (first-order) mechanisms: Supersaturation from pressure drawdownBubble nucleation under super-saturationBubble growth under molecular diffusionBubble coalescence from film drainage The effects of dispersed gas on the gas phase mobility has been modeled with a simple viscosity mixing rule by assigning a much higher viscosity to the dispersed gas component. The benefits of this approach is that the apparent low mobility of the gas phase in the foamy-oil drive process can be attributed to the viscosity change, instead of rate dependent relative permeability. Therefore, a “normal” relative permeability can be used for a wide range of rate conditions. The proposed dynamic model has been validated with the history matches of both the volume draw down and the pressure draw down laboratory test data. The validation reveals that one can use a set of consistent dynamic parameters to match the results of various tests under different draw down rates. The dynamic model has been implemented in a commercial reservoir simulator (CMG-STARS) with available options.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».