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Enregistrement W2264019255 · doi:10.1144/0071141

Athabasca oil sands: reservoir characterization and its impact on thermal and mining opportunities

2010· article· en· W2264019255 sur OpenAlexaffabout
M. J. Peacock

Notice bibliographique

RevueGeological Society London Petroleum Geology Conference series · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensImperial Oil (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOil sandsPetroleum engineeringReservoir modelingCharacterization (materials science)GeologyMining engineeringEnvironmental scienceGeochemistryAsphaltMaterials scienceArchaeologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The heavy oil deposits of Canada are a large resource with an estimated 1.7×10 12 barrels of bitumen in place. The Lower Cretaceous McMurray Formation in the Athabasca area of northern Alberta contains about 900×10 9 barrels of bitumen in place. This resource can be developed through surface mining and thermal in situ techniques. This paper examines the size of this resource in a global context and highlights its position relative to the North American market. The regional geology of the Western Canada Sedimentary Basin and the Athabasca area will also be reviewed. Understanding the regional reservoir distribution of the McMurray Formation is critical to understanding oil sands opportunities. Fluvial estuarine point bar reservoirs are a large portion of the resource that can be developed. Examples will be shown from the type outcrop location, where the stratigraphy can be organized into a hierarchy that subdivides channel-fills into bedsets, storeys, bars and barsets. Inclined heterolithic strata (IHS) surfaces can be identified. Considerable resource delineation drilling has occurred in the basin. The regulator for the Athabasca area specifies minimum drilling densities before project approvals are granted. Regional 2D seismic lines and project-specific 3D and 4D seismic datasets have also been acquired, to reduce the reservoir uncertainty and improve resource definition in this complex depositional environment. These techniques provide a unique opportunity to analyse a complex depositional system with abundant well and core control, outcrop data and seismic information. To determine preliminary deposition environments, software techniques have been successfully used to interpret large datasets quickly. Laser imaging of mine faces has also been used to record stratigraphy and determine the mined volume of ore. The importance of detailed reservoir characterization studies and their impact on thermal in situ recovery mechanisms will also be discussed. Understanding reservoir facies distributions and lateral relationships affects any recovery process, but has an even greater significance in a heavy oil reservoir.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,682
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,235
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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations36
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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