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Enregistrement W2470583143 · doi:10.2118/0315-0125-jpt

Application of Intelligent-Well Technology to an SAGD Producer: Firebag Field Trial

2015· article· en· W2470583143 sur OpenAlexaboutno aff
Chris Carpenter

Notice bibliographique

RevueJournal of Petroleum Technology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOil and Gas Production Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSteam-assisted gravity drainageArtificial liftInjectorAsphaltPetroleum engineeringLift (data mining)Oil fieldOil sandsEngineeringEnvironmental scienceMechanical engineeringComputer scienceArchaeologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article, written by JPT Technology Editor Chris Carpenter, contains highlights of paper SPE 170153, “Application of Intelligent-Well Technology to an SAGD Producer: Firebag Field Trial,” by Richard M. Stahl and Jennifer D. Smith, Suncor Energy; Scott Hobbs, Halliburton; and Colin M. Clarke, Baker Hughes, prepared for the 2014 SPE Heavy Oil Conference—Canada, Calgary, 10–12 June. The paper has not been peer reviewed. An even temperature conformance along the length of the horizontal well is key in maximizing steam-assisted- gravity-drainage (SAGD) production rates. When temperature logs are run in SAGD producers, temperature variations of greater than 50°C between the hottest and coldest spots are commonly observed. The authors theorize that this temperature distribution is related to an inflow distribution and that production rates could be improved if this temperature variance was narrowed. Introduction The Firebag project in northeastern Alberta uses SAGD to recover bitumen from the McMurray formation. SAGD uses stacked horizontal-well pairs, with the top well (injector) located 4 to 6 m above the bottom well (producer). Steam is injected into the top well, warming the bitumen and decreasing its viscosity to a point at which it will flow by gravity to the bottom well. The bottom well typically uses artificial lift to draw fluid into the wellbore and push it up to the surface facilities. Firebag production wells are designed to promote even temperature conformance to maximize bitumen-production rates. The standard Firebag mechanical-lift design is shown in Fig. 1. Temperature conformance is measured by fiber-optic temperature logging while the production well is shut down for an electrical-submersible-pump (ESP) change. A temperature survey was performed on a typical well, indicating that the coolest temperature (150°C) is located near the heel of the well (approximately 700 m) with a maximum value of 210°C near the midpoint of the well (approximately 1050 m). Field history at Firebag suggests that well conformance and bitumen-production rates could be improved through well design.

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)0,000
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 enseignants0,888
Score d'incertitude au seuil0,571

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 GPT0,274
Écart entre enseignants0,263 · 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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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