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Enregistrement W2268984070 · doi:10.2118/175036-ms

SAGD Performance with Temperature Dependent Properties - An Analytical Approach

2015· article· en· W2268984070 sur OpenAlexaffabout
Mohammad Heidari, S. Hossein Hejazi, S.M. Farouq Ali

Notice bibliographique

RevueSPE Annual Technical Conference and Exhibition · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiscretizationOrdinary differential equationPartial differential equationNonlinear systemHeat transferMechanicsGeothermal gradientDifferential equationMathematicsApplied mathematicsGeologyMathematical analysisPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Steam-Assisted Gravity Drainage (SAGD) is one of the successful in-situ thermal oil recovery methods in Alberta, Canada. There are several tools for design and evaluation of SAGD projects, for instance thermal reservoir simulators and simple analytical models. Although time consuming, reservoir simulators handle reservoir heterogeneities. On the other hand, existing analytical models are limited to simple configurations with constant rock and fluid properties. Therefore, providing a simple and fast analytical model that can accurately analyze a SAGD project with variable properties is very desirable. In this study, a semi-analytical model is introduced to investigate the effect of temperature dependent properties such as thermal conductivity, heat capacity and rock density on the performance of SAGD process. The semi-analytical model solves transient nonlinear heat transfer equation coupled with the continuity equation in a sequential manner. First, nonlinear, transient partial differential heat transfer equation is transformed to an ordinary differential equation using Kirchhoff's transformation and Heat Integral Method (HIM). The ordinary differential equation is solved by fourth order Runge-Kutta method. Second, the continuity equation is solved using new temperatures and as a result, production rates and shape of steam chamber are determined. The stability of sequential methods is sensitive to the spatial and temporal discretization. A criterion for time step selection is defined based on the Courant number and Peclet number to guarantee the stability of this semi-analytical model. The Courant number depends on the steam temperature and fluid and rock properties of reservoir, i.e. absolute permeability, oil viscosity and porosity. Peclet number depends on the velocity of steam chamber interface, penetration depth of heat and thermal diffusivity at steam temperature. The results of this study illustrate that the temperature dependent physical properties affect the temperature distribution ahead the steam chamber. The impact on the cumulative oil production and production rate is significant. Moreover, several field scale problems were simulated with both the proposed semi-analytical model and a commercial reservoir simulator. It is revealed that, the locations and shapes of steam chamber as well as production rates predicted from semi-analytical model and reservoir simulators are in an excellent agreement. The proposed semi-analytical model runs in a small fraction of runtime of the numerical simulator, yet it provides reasonable results. Thus it has the potential to be used as a tool for quick SAGD evaluations. A runtime comparison between this model and the numerical simulator is also provided.

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)0,001
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,206 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations1
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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