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Enregistrement W2274141382 · doi:10.2118/174669-ms

A Comprehensive Mathematical Model for Estimating Thermal Efficiency of Steam Injection Wells Considering Phase Change

2015· article· en· W2274141382 sur OpenAlexaff
Hao Gu, Chunlan Li, Linsong Cheng, Shijun Huang, Menglu Lin, Wenxue Xiong

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Science and Technology Major Project
Mots-clésSteam injectionVapor qualityMechanicsPressure dropHeat transferThermalMathematical modelThermal conductionPetroleum engineeringThermodynamicsEngineeringMathematicsHeat transfer coefficient

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Improving thermal efficiency of steam injection wells is an important goal in the process of steam injection for heavy oil recovery. The main objectives of this paper are to establish a comprehensive mathematical model for estimating the thermal efficiency of steam injection wells and to make some suggestions on how to achieve the above goal. The mathematical model is composed of four sections. The first one is about prediction of thermophysical properties of injected steam considering phase change. In this section, if wet steam is not cooled to liquid water, slippage between gas and liquid phases is taken into account in calculating pressure drop based on momentum balance principle. In addition, a complete expression for steam quality distribution in wellbores is derived in detail. However, if phase change occurs, we can obtain an implicit equation for fluid temperature by combining energy balance and Coulter-Bardon equations. In the second section, steady-state heat transfer inside the wellbore and transient radial conduction in the formation are coupled at the cement/formation interface, based on which the wellbore heat loss rate is determined. Next, the thermal efficiency is estimated by using both direct and indirect methods. Finally, the mathematical model is solved iteratively for each segment and a detailed calculation flowchart is also provided. The proposed model is validated by comparing simulated steam pressure, temperature and quality with measured field data from Liaohe Oilfield, and the direct and indirect methods of estimating the thermal efficiency prove to be reliable. Then, using the validated model, we analyze the effects of wellhead steam quality, injection rate and thermal conductivities of insulation materials on thermal efficiency of steam injection wells. The results indicate that enhancing the wellhead injection rate and using low thermal conductivities of insulation materials can greatly improve the thermal efficiency. But it is not a good choice to achieve this goal by improving the wellhead steam quality. Moreover, the paper shows that our methods for estimating the thermal efficiency of steam injection wells can also be applied to concentric-dual tubing steam injection wells. In this paper, the comprehensive mathematical model for estimating the thermal efficiency of steam injection wells may be worthy of more attention, because it has not been widely reported in the literature. More important, phase change from steam/water two-phase flow to liquid water single-phase flow in deep wells is also considered in our study.

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 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 enseignants0,244
Score d'incertitude au seuil0,452

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,155
Tête enseignante GPT0,361
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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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