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Enregistrement W2312933609 · doi:10.2118/174501-ms

Impact of Flow Control Devices on SAGD Performance from Less Heterogeneous to Strongly Heterogeneous Reservoirs

2015· article· en· W2312933609 sur OpenAlexafffund
Yi Su, Ian D. Gates

Notice bibliographique

RevueSPE Canada Heavy Oil Technical Conference · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesSuncor Energy Incorporated
Mots-clésSteam-assisted gravity drainagePetroleum engineeringSteam injectionInjectorOil sandsWellboreReservoir simulationAsphaltOil fieldFlow (mathematics)Reservoir engineeringEnvironmental scienceEngineeringGeologyPetroleumMechanicsMechanical engineeringMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Steam Assisted Gravity Drainage (SAGD) has proven itself to be a commercial success in McMurray oil sands reservoirs. In this process, steam delivered into the reservoir mobilizes bitumen which then flows under gravity to the production well. A countercurrent flow situation results where steam rises and bitumen and condensate drains within the reservoir. Given the vertical and horizontal flow within the reservoir, SAGD performance is strongly affected by reservoir heterogeneity. In the field, poor SAGD performance commonly arises from two challenges: first, steam breakthrough from the injector to the producer and second, non-uniform chambers along the length of the well pairs. Flow control devices (FCDs) offer the potential to improve SAGD performance but it remains unclear how to place and design these devices to maximize steam conformance and minimize steam-to-oil ratio. Here, to understand the behavior of FCDs in SAGD operations, detailed reservoir simulations, including wellbore hydraulic modeling, are conducted in a simple clean sand model and a detailed point bar model dominated by inclined heterolithic strata. The study includes the use of FCDs on the injector only, the producer only, as comparisons to conventional well completions cases. The results indicate that SAGD performance improved by using FCDs with better control of steam breakthrough between the wells.

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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,221 · 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
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

Citations7
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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