Sampling: The Key Piece for a Successful Steam-Solvent Pilot
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A solvent enhanced steam drive pilot in the Peace River area in Canada was executed over a period of two years on an inverted 5-spot pattern to evaluate bitumen uplift and solvent recovery. Data quality and uncertainty management were used to assure conclusive results for the pilot; in particular, this paper focuses on how sampling played a key role in providing conclusive results. Especial focus is provided to the design, performance, execution, and learnings from the use of the automatic proportional samplers which was particularly challenging, considering their novel use on heavy oil production containing abrasive material such as sand and H2S. Moreover, to determine solvent production, several newly developed algorithms were tested to split the solvent and bitumen compositions, since they overlap over a wide range of components. Results from the pilot show that significant errors and misinterpretations can occur while evaluating solvent recovery whenever the assumptions under the solvent-bitumen split algorithms are not checked against frequent sampling data. The pilot also provided best practices for the utilization of proportional auto samplers in heavy oil production in the presence of abrasive material inherent to in-situ production, and the sampling of gas streams with heavy condensate for the accounting of solvent production through casing vent gas.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».