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Enregistrement W2400533465 · doi:10.2118/180714-ms

Gravity Inflow Performance Relationship for SAGD Production Wells

2016· article· en· W2400533465 sur OpenAlexaff
S. P. Taubner, Michael Lipsett, Alan Keller, Thomas M. Kaiser

Notice bibliographique

RevueSPE Canada Heavy Oil Technical Conference · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensSuncor Energy (Canada)University of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInflowPetroleum engineeringMechanicsFlow (mathematics)Steam-assisted gravity drainageGeologyMaterials sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper presents the formulation and verification of a simple model for predicting the liquid level above steam-assisted gravity drainage (SAGD) production wells. Controlling the proximity of the liquid-vapour interface to the producer is paramount for maximizing the energy efficiency of SAGD, optimizing production, and reducing the risk of liner damage from steam breakthrough; and so a simple model can be used for quick approximation and potentially for decisions on wellbore design and operational control. The formulation is based on continuity of mass flow and thermal behaviour. Darcy's law is the key phenomenon in formulating an analytical model of the flow through the liquid pool, or steam trap, around the production well, which is referred to in this work as a gravity inflow performance relationship (GIPR). The GIPR relates the liquid level above the producer to the inflow rate, system pressures, and reservoir and fluid properties. To validate our modelling assumptions, the liquid level predicted by the GIPR is compared to data generated from a commercial reservoir simulator for a wide range of operating conditions. Based on data from 31 reservoir simulations, the GIPR predicts the liquid level with high accuracy. The liquid levels given by the GIPR and reservoir simulator differ by a root-mean-square error of only 0.23 m. The introduction of a correction factor in the GIPR reduces the root-mean-square error to just 0.17 m. Moreover, the GIPR reveals fundamental relationships between the liquid level and SAGD process variables, providing insight into the mechanics of steam trap control. The relationship between the liquid level and the inflow rate yields a criterion for the stability of the liquid-vapour interface above the production well. The criterion elucidates the conditions under which the position of the liquid-vapour interface will be unstable and, thus, the conditions under which steam breakthrough or injector flooding may be expected. The GIPR provides a simple, efficient, and accurate way to predict the liquid level above SAGD production wells, enabling the optimization of well designs and control strategies to facilitate steam trap control. In addition, the GIPR reveals relationships between variables that are masked with more complex models, providing an enhanced understanding of the SAGD process.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,430
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,225 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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