Optimized Solvent for Solvent Assisted-Steam Assisted Gravity Drainage (SA-SAGD) Recovery Process
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Solvent Assisted-Steam Assisted Gravity Drainage (SA-SAGD) process is an enhancement to SAGD recovery technology. In this process a hydrocarbon solvent is injected simultaneously with steam to accelerate the oil production rate and reduce steam-to-oil ratio (SOR) compared to classical SAGD. SA-SAGD is a complex process; its physics and mechanisms are not fully understood. ExxonMobil and its affiliate Imperial Oil have been investigating SA-SAGD through an integrated research program that includes fundamental laboratory work, advanced numerical simulation studies, laboratory scaled physical modeling, and field piloting. This research program aims at in-depth understanding of process physics and mechanisms, evaluating process performance and behavior, and improving SA-SAGD recovery technology. This paper focuses on SA-SAGD optimization and assessing the effects of operating conditions and solvent choice on the process performance. The complex solvent-steam phase behavior and their interaction under reservoir operating conditions are investigated in the current work. Phase behavior analysis shows that the solvent boiling range affects solvent-steam condensation temperature at the condensation and mixing front and consequently it affects the solvent effectiveness in terms of performance enhancement. The effect of phase behavior on SA-SAGD performance has been evaluated by analyzing experimental and simulation performance data. It is shown that the composition of injected fluid significantly affects the process performance. It is also shown that the solvent composition can be customized to improve SA-SAGD process performance under different operating conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».