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Enregistrement W2489794998 · doi:10.2118/03-01-05

Numerical Study and Economic Evaluation of SAGD Wind-Down Methods

2003· article· en· W2489794998 sur OpenAlexaboutno aff
Lin Zhao, David Law, R. Coates

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Petroleum Technology · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Taiwan University
Mots-clésSteam-assisted gravity drainageSteam injectionPetroleum engineeringEnvironmental scienceProcess (computing)Fossil fuelProduction (economics)Enhanced oil recoveryWaste managementEngineeringOil sandsAsphaltMaterials scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract At a certain point in a SAGD operation, it is no longer economic to continue steam injection when the steam-oil ratio (SOR) becomes too high. A less energy intensive gas injection process following the SAGD process can prolong oil production by using the energy in place. Numerical studies of the injection of non-condensable gas, and a mixture of steam and non-condensable gas following a SAGD operation, were conducted using the CMG's STARS reservoir simulator. The simulation results suggest that, after three to five years of SAGD operation, when three quarters of the targeted reservoir is hot, it is appropriate to start a wind-down process. Injecting non-condensable gas results in a much lower production cost compared to continued steam injection; however, the oil production is reduced. Coinjection of steam with gas produces more oil than the gas-only injection process without substantially increasing the production cost. This is probably the desired wind-down process. Optimization is needed for the co-injection process. The choice of non-condensable gas depends on the cost and availability. Introduction The huge heavy oil and bitumen resources in Western Canada have motivated efforts to develop suitable recovery processes. One of the results of these efforts is the Steam-Assisted Gravity- Drainage (SAGD) process(1), which was proposed 20 years ago. The process utilizes horizontal wells and steam injection. The relatively slower gravity drainage is compensated for by using long horizontal wells, resulting in an economic production rate. In addition, the overall recovery may be as high as 70% of the original oil-in-place (OOIP). Much research has been conducted on the process in order to obtain a better understanding of the process under various reservoir conditions, to improve the accuracy on performance prediction, and to solve operational problems. After the process was pilot tested in AOSTRA's Underground Test Facility (UTF) and showed great promise(2, 3), SAGD has been regarded as one of the leading in situ recovery processes for heavy oil and bitumen resources. Many SAGD projects are in operation, under construction, or in the planning stages in Western Canada. In the SAGD process, as the steam chamber grows, oil is gradually recovered, accompanied by an increasing steam-oil ratio. At a certain point, it is no longer economic to continue steam injection; however, the reservoir is still hot, and the energy in place can be utilized. Non-condensable gas (NCG) or a mixture of NCG and steam injection has been proposed as a wind-down process. A less energy-intensive gas injection process may maintain reservoir pressure, utilize the energy in place, and prolong oil production. Such a process has been field tested at the former UTF B patterns, and good results have been reported(8). The purpose of this study is to evaluate various possible SAGD wind-down processes, and to find the appropriate time for starting a wind-down process. Using the reservoir simulator, STARS (Computer Modelling Group Ltd.), wind-down processes of the injection of NCG, and mixture of steam, and NCG were numerically investigated. It was found that the wind-down process could produce a considerable amount of oil.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,289 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations14
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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