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Enregistrement W2604243554 · doi:10.2118/185728-ms

Comparison of Steam and Polymer Injection for the Recovery of Heavy Oil

2017· article· en· W2604243554 sur OpenAlexaboutno aff
Eric Delamaide

Notice bibliographique

RevueSPE Western Regional Meeting · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSteam injectionPetroleum engineeringEnhanced oil recoveryOil fieldFlood mythEnvironmental scienceWater injection (oil production)Flooding (psychology)Oil viscosityCapital costProcess engineeringViscosityWaste managementEngineeringMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Steam injection (including cyclic steam and SAGD) has long been recognized as the favored recovery method for heavy oil, with applications in many fields around the world in particular in California and Canada. More recently, polymer flooding has also become a relatively well accepted method to increase production and recovery in heavy oil fields. Numerous successful pilots have been reported these last few years and field expansions are currently ongoing in Canada, Oman, China and Albania for instance but surprisingly enough, there has been to the best of the author's knowledge no such application in the US. Both steam and polymer injection have their advantages and their limitations and simple screening criteria have been developed by several authors, however there has never been a detailed comparison of the two methods and this is what this paper proposes to do. The pros and cons of both steam injection and polymer flood are reviewed in light of fundamentals and field experience: reservoir depth, thickness, oil viscosity, expected recovery, water usage and economics of both processes (in particular capital requirements) are all addressed. Guidelines are then provided for the selection of the right process given the reservoir conditions and the capital constraints. Results show that while steam injection can achieve much higher recovery than polymer flood and is also applicable in much higher oil viscosity, polymer flooding is not limited by depth or reservoir thickness, has lower operating costs and is also less capital intensive. Thus, there is a large opportunity to develop heavy oil reservoirs using polymer where steam injection is not possible. Delamaide and Euzen (Delamaide & Euzen, 2014) estimated that in the US alone, over 5 billion bbl of oil could be targeted by this technique. This paper will provide guidance to engineers who need to select the optimum Enhanced Oil Recovery method to apply in given heavy oil fields, going beyond the standard screening criteria. It will also increase awareness on the possibilities of polymer flooding in some reservoirs, with a significant potential target not only in the US but also worldwide.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,272 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations21
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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