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Enregistrement W2491391460 · doi:10.2118/2008-105

Simulating the ES-SAGD Process With Solvent Mixture in Athabasca Reservoirs

2008· article· en· W2491391460 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetroleum engineeringOil sandsProcess (computing)GeologyProcess engineeringComputer scienceEngineeringMaterials scienceAsphalt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The ES-SAGD process was developed to improve the energy and oil drainage efficiency of the SAGD process. The idea of the ES-SAGD process is to co-inject solvent with steam and the co-injected solvent mixes with the bitumen to further reduce the viscosity of the heated bitumen along the boundary of the steam chamber thus enhances the oil recovery. Practically, the coinjected solvent will be a solvent mixture (such as diluent /naphtha) due to its availability and reduced cost than a pure hydrocarbon. This paper reports the results of an ES-SAGD lab test conducted with steam and diluent co-injection using Athabasca bitumen. To simulate the ES-SAGD test, a pseudocomponent scheme to represent the complex solvent mixture in the numerical model is derived, based on the diluent composition and measured PVT data. The behaviors and effects of the co-injected solvent in the ES-SAGD process are analyzed through detailed history matching of the ES-SAGD test. Numerical sensitivity analyses are also performed to investigate the effects of some key parameters in the numerical approach. Introduction The Steam Assisted Gravity Drainage (SAGD)1 and the Vapor Extraction (VAPEX)2, combined with the horizontal well technology, are being developed to recover the enormous heavy oil and bitumen resources in Western Canada. The SAGD process has been successfully field-tested and is in the early stage of commercial-scale application while the VAPEX process is still at the piloting stage. Both processes have their advantages and disadvantages. The advantage of the SAGD process is its high oil production rate. However the high production rate of the SAGD process is associated with intensive energy consumption and CO2 emissions from burning natural gas to generate steam, and costly post-production water treatment. The VAPEX process, on the other hand, has the advantage of lower energy consumption and water usage, therefore less CO2 emission and water treatment cost. However, the major drawbacks of the VAPEX process are its relatively lower oil production rate and the additional cost of solvent. The ES-SAGD process was developed3, 4 to improve the energy efficiency of the SAGD process by combining the advantages of the SAGD and VAPEX processes. In the ESSAGD process, small amount of solvent, pure hydrocarbon (i.e. hexane) or hydrocarbon mixture (diluent), is co-injected with steam. The basic idea is that as the solvent flows with steam along the boundary of the vapor chamber, it dissolves into and mixes with the bitumen, hence reducing the viscosity of the bitumen and further enhances the oil recovery. Practically, the co-injected solvent will be a hydrocarbon mixture (such as diluent /naphtha) due to its availability and reduced cost than a pure hydrocarbon. Thus the study of the impact of the different components in the hydrocarbon mixture in the ES-SAGD process becomes important. In this study, one ES-SAGD lab test with Athabasca bitumen and a field solvent mixture (diluent) as the co-injected solvent using a 2D high-pressure/high-temperature test facility was conducted. The ES-SAGD test was numerically history matched.

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.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,252
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,216 · 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