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Enregistrement W2314941311 · doi:10.2118/174489-ms

Chemical Additives and Foam to Enhance SAGD Performance

2015· article· en· W2314941311 sur OpenAlexafffundabout
Ran Li, S. Reza Etminan, Zhangxin Chen

Notice bibliographique

RevueSPE Canada Heavy Oil Technical Conference · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensAlberta InnovatesUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlberta Innovates - Technology FuturesCMG Reservoir Simulation Foundation
Mots-clésEmulsionSurface tensionPetroleum engineeringSeparator (oil production)Residual oilMaterials scienceEnhanced oil recoveryOil dropletChemical engineeringEnvironmental scienceGeologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract SAGD (steam assisted gravity drainage) is known as the main technology to tackle the exploitation of heavy oil and oil sand resources in Alberta. The oil industry seems to be well-educated today about SAGD's challenges and opportunities. Enhancing the efficiency of SAGD operations remains an area of investigation as it is tied to economic and environmental measures. Use of chemical additives and foam with SAGD is a strategy proposed on this account. Foam is dispersion of gas in a continuous water phase with thin films (lamella), acting as a separator. Given its sensitivity to oil distribution, foam tends to reside in higher permeability layers with less residual oil. Thermally stable surfactants are essential to maintain the foam life because surfactants stabilize lamella by decreasing the water-gas interfacial tension. Adding surfactants also lowers the interfacial tension at the water-oil interface and further produces water in oil or oil in water emulsion. In situ emulsion generation is thus another active mechanism that is involved as a result of surfactants presence. Due to the above properties, steam movement is hindered, and gravity override is consequently limited, thereby resulting in high injection pressure that thoroughly displaces oil. Also, foam injection is conducive for blocking thief zones and decreasing channeling. In terms of emulsification, oil in water emulsion flow decreases water permeability created by emulsion droplets entrapment in throats, transferring the injection flow into poorly exploited areas. More trapped oil is mobilized by interfacial tension drop. The existence of water in oil emulsion contributes to heat transfer because the generation reaction is exothermic. All mechanisms mentioned are incorporated to illustrate CAFA-SAGD (chemical additives and foam assisted SAGD) performance and compare it with SAGD in both homogeneous and heterogeneous reservoirs using CMG® STARS. The reservoir under study is analyzed with low permeability layers, top water, bottom water, and lean zones for the heterogeneous case. The surfactants properties and foamibility are considered through appropriate reactions introduced into the simulator. The phase behavior for emulsification regulates different relative permeability regimes into the oil flow. We find that adding additives contributes to higher production and leads to less steam consumed. This study incorporates viscosity reduction, mobility control, interfacial tension drop, and emulsification mechanisms to present the effects of chemical additives and foam towards SAGD performance. Our results indicate that using additives with SAGD can maintain a uniform steam chamber growth while reducing the heat loss to overburden. It has a significant long-term oil production capability.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,223 · 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'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

Citations15
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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