Value of Information of Frequent Time-Lapse Seismic for Thermal EOR Monitoring at Peace River
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Time-lapse seismic surveillance is a proven technology for areal conformance monitoring offshore, but not onshore due to its high cost and typically poor data quality in that environment. Yet a number of examples in the industry show that non-uniform reservoir sweep is common in IOR and EOR projects and, if not addressed, it can significantly reduce ultimate recovery. In such projects the efficacy of injectants such as water, steam, gas, and solvents needs to be maximized to reduce cost and environmental footprint. This requires that we know what happens in-between wells, and for this purpose we conducted a pilot of high fidelity frequent seismic monitoring of thermal EOR re-development in one of the production pads in the bitumen deposits in Peace River, Canada. We detected patterns that can be directly linked to dynamic reservoir changes on a weekly or more frequent basis, such as pressure increase during injection, fluid phase changes, and connection to previously stimulated zones. The data also highlight the imprint of previous operations on the reservoir state prior to the current re-development, stressing the challenges faced when managing steam conformance. Our observations indicate that frequent time-lapse seismic images significantly contribute to determining injection/production strategy adjustments aimed at improved areal steam conformance.
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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 ».