Performance Prediction of Solvent Enhanced Steam Flooding for Recovery of Thin Heavy Oil Reservoirs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract More than half of heavy oil reservoirs in Western Canada are less than 5m thick and SAGD is generally not thought to be economically viable for such kind of reservoirs due to lack of Potential Energy of Gravity and significant heat losses to the overburden. Solvent enhanced steam flooding (SESF), a kind of enhanced steam flooding by co-injecting solvent with steam, has shown to be promising in enhancing oil rates in thin reservoirs. In this paper, a semi-analytical model is established for predicting production performance of SESF. The model is mainly built based on Energy Conservation and Fick's Law to predict the steam front position as well as the solvent concentration profile in the reservoir. Besides, the blocking effects of steam condensate on solvent diffusion is modeled by introducing the oil-water two phase flow theory. Then, the model is divided into three parts corresponding to the three production stages of SESF, and they are semi-analytically solved successively. The proposed model is validated by comparing calculated oil production rate with the results of a numerical simulation method. The results indicate that the enhancement of oil production rate mainly happened in the early stage of the process which is achieved by the combining effects of heat and convection-enhanced mixing of solvent and heavy oil. On the basis of a sensitivity analysis for performance of SESF, it is realized that the operating thickness and solubility of a solvent are proportional to steam oil ratio reduction of SESF compared to conventional steam flooding. Besides, a relatively lower injection rate and a longer well spacing may result in higher thermal efficiency increment due to longer contacting time of solvent with crude oil. Piloting SESF in a field has many challenges, especially when considering its main economic factors: production increase and solvent cost. Therefore, it is anticipated that considering the dynamic mass transfer and blocking effect of accumulated condensate on solvent diffusion in SESF process, which are important mechanisms of SESF with inadequate understanding in literatures, the newly developed model will help to better predict and design the future SESF heavy oil recovery projects in thin pay zones.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».