OPTIMAL STRATEGY FOR CYCLIC STEAM STIMULATION OIL PRODUCTION: A MATHEMATICAL MODEL
Notice bibliographique
Résumé
A central issue of managing a heavy oil pro- duction usingcyclic steam stimulation process is whether an optimal strategy for adding new wells and removing old wells can be found. In this paper we present a mathematical model which provides a general framework for this type of problem. With suitable assumptions, we formulate the production pro- cess as a constrained optimal control problem in continuous time or equivalently a constrained linear programming prob- lem in discrete time. The main advantage of the model is that the size of the problem is not necessarily related to the scale of the operations (number of wells). A numerical algorithm based on the model shown to be efficient is given, as well as results for two test cases of large scale projects. 1. Introduction. Cyclic steam stimulation process is commonly used to produce heavy oil from oil-sand formations. High pressure steam is generated at central plant facilities. The steam is distributed through a pipeline system and injected into reservoirs away from the central plant facilities. Steam injection continues until the oil viscosity is reduced to a level such that the oil can be pumped to the surface. The oil, water and gas mixture is produced during the production part of the cycle and is returned to the central plant facilities. Water is separated from the mixture, treated, mixed with make-up water and reused as feed water for the steam generators. The produced gas supplements the purchased natural gas as fuel for the steam generators. The produced oil is processed by removing sand and diluted with a lighter hydrocarbon (diluent) to meet pipeline viscosity specifications. The diluted bitumen is sold to refineries. For details of the process, readers are referred to (2). Typically central plant facilities are built in several locations, sur- rounded by wells drilled at various stages of the operation. Each well is associated with a single plant. The older wells may have completed up to 10 cycles of steaming and production. New wells are periodically added. The duration of the steaming and production phases depends
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».