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Enregistrement W2406571450 · doi:10.2118/180722-ms

Effect Of Geomechanics On Optimization Of Solvent Assisted SAGD SA-SAGD in Oil Sands Reservoirs

2016· article· en· W2406571450 sur OpenAlexafffund
Yousef Abbasi Asl, Rick Chalaturnyk

Notice bibliographique

RevueSPE Canada Heavy Oil Technical Conference · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCMG Reservoir Simulation Foundation
Mots-clésOil sandsSteam injectionGeomechanicsSolventPetroleum engineeringAsphaltUnconventional oilPermeability (electromagnetism)DilutionChemistryGeologyGeotechnical engineeringMaterials scienceThermodynamicsFossil fuelComposite materialOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract It is generally accepted that solvent-steam injection in heavy oil/bitumen reservoirs outperforms steam only injection in terms of oil recovery rate, ultimate oil recovery and steam oil ratio. Important parameters in SA-SAGD design are solvent selection, injection strategy and solvent retention in situ. The role of geomechanics in optimum application of SA-SAGD, however, remains largely unexplored. Recent studies suggest that solvent transport, solvent dilution effect and the temperature distribution around the edge of the steam chamber have major control over SA-SAGD performance. Solvent-steam injection significantly alters the temperature distribution around the chamber edge compared to steam only processes (SAGD). The temperature redistribution, in addition to the altered pore pressure, produces geomechanical effects such as porosity and permeability alteration, relative permeability changes and residual saturation alterations which in turn, influence solvent-steam-oil phase behavior and solvent transport and retention, among others. These chains of events affect the steam chamber growth and the solvent distribution, which affect optimum solvent selection and solvent-steam injection scenarios. These geomechanical considerations are of particular interest for bitumen deposits, both oil sands and carbonates, where chemical, thermal and fluid pressures can impose significant volume changes within the reservoir especially in shallower, lower confining stress settings. The role of geomechanics in SA-SAGD was explored numerically using a sequentially coupled modeling approach with STARS (CMG) and FLAC (Itasca). A 2D homogenous oil sands reservoir geomodel at a shallow depth was considered for the purpose of this paper. Studies were conducted at two scales: 1) edge of steam chamber and 2) reservoir scale including underburden and overburden. The results of these numerical studies revealed geomechanics considerations directly affect the optimum solvent type selection and injection strategy during high pressure SA-SAGD processes. These studies provide valuable direction for further detailed mechanistic studies (both numerically and experimentally) and provide valuable input to the challenges of optimizing SA-SAGD processes in oil sands.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,609
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,222 · 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'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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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