Notice bibliographique
Résumé
Steam-based thermal recovery process is the most commonly used recovery process for bitumen production from oil sands reservoirs. The most used thermal methods are Steam Flooding (SF), Cyclic Steam Stimulation (CSS), and Steam Assisted Gravity Drainage (SAGD). The choice of method depends on the geology, initial reservoir conditions, and the viscosity of the oil. In the research documented here, a detailed examination of the Liaohe heavy oil operation is analyzed from field data. The analysis relies on from a construction of detailed geological and reservoir models and a history match of the CSS and steam-injection gravity drainage operation. The model is then used to evaluate steam flooding and automated control of the recovery process. Also, a submodel from the history-matched reservoir model is used to understand, at fine scale, the dynamics of CSS. The results show that conducting steam flooding post CSS provides an effective means to achieve greater recovery factors at reasonable steam-to-oil ratios. Also, automated control by using proportional-integral-derivative control can yield further improvements of the process performance. The results of the detailed ultra-refined CSS models demonstrate that CSS dynamics are complex due to steam-based dilation and steam condensation. The overall results of the research reveal that CSS is an effective thermal recovery method that can be used with post-CSS processes to produce the majority of oil from the reservoir.
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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 ».