MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2284775970 · doi:10.2118/178426-pa

Discussion on the Effects of Temperature on Thermal Properties in the Steam-Assisted-Gravity-Drainage (SAGD) Process. Part 1: Thermal Conductivity

2013· article· en· W2284775970 sur OpenAlexafffundabout
Mazda Irani, Marya Cokar

Notice bibliographique

RevueSPE Journal · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensSuncor Energy (Canada)
Organismes subventionnairesUniversity of CalgaryButler University
Mots-clésThermal conductivitySteam-assisted gravity drainageSteam injectionHeat transferPetroleum engineeringThermal conductionThermal reservoirThermalAsphaltOil sandsElectrical conductorMechanicsMaterials scienceThermodynamicsGeologyComposite materialHeat spreader

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Steam-assisted gravity drainage (SAGD) is the preferred thermal-recovery method used to produce bitumen from Athabasca deposits in Alberta, Canada. In SAGD, steam injected into a horizontal injection well is forced into the reservoir, losing its latent heat when it comes into contact with cold bitumen at the edge of a depletion chamber. Heat energy is transferred from steam to reservoir, resulting in reduced bitumen viscosity that enables the bitumen to flow toward the horizontal production well under gravity forces. Conduction is the main heat-transfer mechanism at the edge of the steam chamber in SAGD, and reservoir thermal conductivity is a key parameter in conductive-heat transfer. Conductive-heat transfer occurs at higher rates across reservoirs with higher thermal conductivity, which in turn affects the temperature profile ahead of the steam interface. Consequently, a reservoir with higher thermal conductivity will result in higher reservoir-heating rates, which lead to higher oil rates. However, when oil-sand reservoirs are heated from reservoir temperature to steam-chamber temperature, the thermal conductivity can decrease up to 25%, which affects the temperature profile and conductive heating at the edge of the steam-saturated zone known as the steam chamber. This study provides an analytical model that includes a temperature-dependent thermal-conductivity value. This novel approach is the first of its kind to incorporate a temperature-dependent thermal-conductivity value within an analytical SAGD model to predict temperature front, oil production, and steam/oil ratio (SOR). Furthermore, if Butler's (1985) model is used, the results reveal that the arithmetic average thermal-conductivity values at reservoir and steam temperatures could be used for temperature-profile prediction, which would result in an error of less than 1% for the range of SAGD applications. The results of this study suggest that the minimum error for oil rates depends on the viscosity/temperature correlation. The optimum thermal conductivity should be calculated at the temperature that gives dimensionless temperatures [i.e., (T−Tr)/(Tst−Tr)] varying between 0.75 to 0.85 for m-values [Butler-suggested power constants (Butler 1985, 1991; Butler and Stephens 1981)] between 3 and 5.6. This study also investigates the effect of including temperature-dependent thermal conductivity on SOR variation and suggests that for both laterally expanding and angularly expanding reservoirs the SOR is independent of the thermal conductivity.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,518

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,207 · 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'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

Citations39
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSPE JournalMême sujetEnhanced Oil Recovery TechniquesTravaux en français237 207