A New Analytical Model of Productivity Prediction for Offshore Heavy Oil Reservoir With Cycle Steam Stimulation by Horizontal Wells
Notice bibliographique
Résumé
The heavy oil thermal recovery technology has been widely used in land oil field both at home and abroad, but no precedent of offshore thermal recovery (except beach) was reported so far because of the platform limitation and operating cost restriction. Offshore thermal recovery needs higher oil recovery rate and higher cumulative oil production of each well. As for an offshore heavy oil reservoir, which can produce oil by natural energy of formation, the ratio of thermal productivity and cold productivity (oil productivity increment factor) decides whether development by thermal recovery or not. Due to the huge investment of offshore oil field development, too high or too low productivity evaluation will have serious consequences for oilfield exploration and development, so it is very important to make reasonable prediction of the relative oil productivity index (ROPI). Due to the complexity, there is no prediction model of ROPI for horizontal well CSS. Based on horizontal well productivity formula for cold production, on the basis of heated radius of CSS horizontal well, combining with the viscosity-temperature curve of heavy oil, considering the viscosity changes with temperature in heated area, a new analytical model of CSS horizontal well productivity prediction is derived. By the new model, it is easy to get the ROPI of CSS. The research results show that thermal recovery ROPI mainly influenced by heated radius, reservoir thickness and horizontal section length. Case study of CSS horizontal well in N heavy oil field in Bohai shows that, the average oil productivity of first injection cycle is 1.5 ~ 1.6 times of that of cold production, and it is in accordance with that of the prediction model. The new analytical model fills the gap between the complex numerical simulation method and simple experience method, which is of great significance for designing reservoir project of offshore heavy oil.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».