Oil Sand Characterization for Standalone Screen Design and Large-Scale Laboratory Testing for Thermal Operations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Oil sand characterization tests are essential for the selection and evaluation of sand control devices. Current approaches for screen selection and evaluation usually rely on Particle Size Distribution (PSD) and neglect the effect of important parameters such as porosity, grain shape and frictional properties. One aim of this study is to characterize oil sand's mechanical, geometrical and size characteristics that should be considered in the completion design. Another objective is to determine if natural mixture of oil sand could be reasonably replicated with commercial sands for large-scale sand control evaluation tests. In this paper we present the results of a comprehensive image analysis and laser sieve analysis on oil sand samples from the McMurray Formation to quantify geometrical grain characteristics (sphericity, aspect ratio, convexity and angularity) of the sand grains and establish the PSD of the samples. Direct shear tests were performed to assess the frictional characteristics of different oil sands around the liner under variable stress conditions during the SAGD well lifecycle. Image analysis, PSD, and direct shear tests showed that natural mixture of oil sand could be successfully simulated with commercial sands in terms of size and shape of grains and mechanical properties. This conclusion is significant to those performing large-scale sand control evaluation tests that usually require large quantities of sands that are not readily available and require significant preparation. This paper provides the first comprehensive investigation of the granular, and geomechanical characteristics of oil sand from the McMurray Formation. The paper discusses the missing parameters in the design of sand control device, and evaluates test methods that measure those parameters. The proposed testing program could be used as a benchmark for oil sand characterization in relation to the design and evaluation of sand control device.
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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 | 0,001 | 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 ».