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Enregistrement W2586706943 · doi:10.2118/185015-ms

Chemical Additives and Foam Assisted SAGD Model Development

2017· article· en· W2586706943 sur OpenAlexafffund
Ran Li, Danling Wang, Zhangxin Chen

Notice bibliographique

RevueSPE Canada Heavy Oil Technical Conference · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCMG Reservoir Simulation Foundation
Mots-clésMicromodelSurface tensionMaterials scienceSeparator (oil production)Petroleum engineeringPorous mediumEnhanced oil recoverySteam injectionCapillary actionFoaming agentComposite materialChemical engineeringPorosityThermodynamicsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Steam assisted gravity drainage (SAGD) is recognized as a profitable and stable approach to address the exploitation of heavy oil and oil sand resources. However, the efficiency of SAGD, a close relative of a sufficiently-expanded and uniformly-developed steam chamber, tends to be deteriorated by quick steam movement and high heterogeneity. Chemical additives and foam assisted SAGD (CAFA-SAGD) is a strategy proposed on this account. This study aims to analyze the mechanisms and phenomena involved. The injection of chemical additives to promote in-situ foam generation reduces gas relative permeability by slow-moving and stagnant bubbles trapping. Also, lamella resists bubbles flow and increases apparent gas viscosity. The restriction of steam mobility thus favors a sufficiently-expanded steam chamber and the nitrogen co-injected to stabilize bubbles works as a separator between steam and overburden to reduce heat loss. Simultaneously, the interfacial tension reduction due to surfactants injection at a water/oil interface may influence phase behavior, which further leads to the solubilisation of residual oil. CAFA-SAGD is thus likely to increase heat efficiency and add oil output. A homogeneous model is built to analyze CAFA-SAGD considering foam generation by snap-off and leave-behind, foam trapping in a porous medium and foam coalescence due to both the lack of surfactants and capillary suction. Besides, with the analysis of foam wall slip phenomena, a comprehensive foam property model is coupled to analyze shear thinning rheology and calculate lamella viscosity as a function of gas saturation and gas velocity. In addition, the influences generated by surfactant injection should be added. This study also develops an analytical FA-SAGD model based on Butler's finger rising model (1987) to show foam's effects on a steam chamber growth rate and shape. We derive the FA-SAGD model accounting for the retarded steam movement with higher steam viscosity and lower gas relative permeability. The foam viscosity is calculated as a function of gas saturation and a gas rate, and the modification of gas relative permeability is reflected with a higher gas residual saturation according to Bertin et al.'s foam property model (1998). After comparing, validating, and discussing the developed model against the SAGD model, we find that foam injection contributes to high production efficiency with less steam consumption. A lower steam mobility generated by stronger foam is more likely to have a lower SOR (steam-oil ratio). The results agree well with the published high-temperature steam foam experiments and pilot tests. Strong bubbles accumulate along the boundary of a steam chamber to restrict steam movement, while weak foam fills inside the chamber to enhance steam trap, contributing to a higher oil recovery factor and lower SOR.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,240
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

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

Citations10
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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