An Empirical Correlation to Predict the SAGD Recovery Performance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The prediction of the recovery performance for Steam-Assisted-Gravity-Drainage (SAGD) process is becoming increasingly important as the SAGD projects all over the world continue to increase. The prediction of SAGD recovery performance should go back to the theory basis developed by Butler (1978). Afterwards, based on his model, many modified models are proposed. But most of these models are analytical or semi-analytical methods, and the predicting process is much complicated. In particular for the SAGD projects in some irregular thick heavy oil reservoir, it will be a hard work. Thus, a quick and easy method is needed to screen the heavy oil reservoirs for potential SAGD project. In this study, based on the grey system theory, we developed a weighted grey correlation model firstly. Through this model, aiming at a typical thick heavy oil reservoir from Bohai offshore oilfield, China, the influences of reservoir/fluid parameters and operation parameters on SAGD recovery performance were comprehensively evaluated. And a sensitive sequence of each parameter was derived to reflect the sensitive degree. Thus a static multi-parameter nonlinear correlation is proposed to predict the oil recovery, recovery rate and cumulative oil-steam ratio (COSR) of SAGD process. Then, this correlation is used to predict the SAGD recovery performance in some potential thick heavy oil reservoirs of Bohai oilfield and the results is compared against the numerical simulation model. During this process, we also make a survey on the successful SAGD projects around the world and analyze the development features. Through the modification to the proposed correlation above, it is validated. From the simulation results, it is indicated that the SAGD recovery performance is more sensitive to the parameters of reservoir thickness, permeability (including horizontal and vertical), net-to-gross value and steam chamber pressure. Based on the gray related degrees and the sensitivity results, we proposed a six parameters nonlinear correlation to predict the recovery indicators of SAGD process. Thus, using this correlations, the recovery performance of several SAGD projects are predicted, and the correlation results are in good agreement with those obtained from numerical simulation. The prediction error of recovery factor and COSR is controlled within 10%. Furthermore, from the validation results, we found after a modification process, our correlation could be used. Our correlation is a static method to predict the recovery performance of SAGD process in heavy oil reservoir, and it could be used to successfully predict the recovery performance of SAGD projects in heavy oil reservoirs. Through the utilization of this correlation, the SAGD recovery performance in candidate oil reservoirs could be rapidly obtained.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».