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Enregistrement W2604345805 · doi:10.2118/185686-ms

Heavy Oil Recovery from Opal-CT Diatomite

2017· article· en· W2604345805 sur OpenAlexfundno aff
J. K. Dietrich

Notice bibliographique

RevueSPE Western Regional Meeting · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of California, Santa BarbaraUniversity of Alberta
Mots-clésCompactionPermeability (electromagnetism)GeologyOil fieldAnisotropyPetroleum engineeringTight oilMaterials scienceMineralogyComposite materialGeotechnical engineeringOil shaleOpticsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Diatomite oil reservoirs are unconventional. They hold billions of barrels of oil in a tight rock matrix with unusual physical properties, and contain a stress-sensitive natural fracture system that introduces a strong permeability anisotropy during fluid injection. Perhaps the most unusual feature of diatomite is geochemical in nature. Diatomite undergoes a silica-phase reordering and transformation as temperature is raised, whereby amorphous Opal-A is converted to a more ordered Opal-A' and more dense, crystalline Opal-CT. The injection of steam accelerates this naturally occurring process and leads to rapid densification and compaction and an irreversible loss of permeability. Nearly all of the field projects have been installed in Opal-A. Opal-CT is less permeable and this is the primary reason its development has been deferred. Although Opal-CT is less permeable under initial reservoir conditions, its stress and temperature-dependent compaction coefficients are much lower than those of Opal-A. As steam injection elevates reservoir temperature over time, the difference in permeability of Opal-A and Opal-CT is expected to narrow. It is chiefly for this reason that Opal-CT may hold more promise than currently supposed. The Opal-A field projects have demonstrated that closely spaced rows of wells are necessary for efficient oil recovery by water or steam injection. What is now called ultra-tight well spacing with rows of hydraulically fractured injectors and producers spaced only 35 to 45 feet apart was shown via numerical modeling more than 20 years ago to be necessary for maximizing oil recovery. That early modeling made use of laboratory determined rock and fluid properties and included the effects of thermally induced compaction. Following tuning of the early models using hydraulically fractured cyclic steam response, they were used to estimate ultimate recovery and thermal efficiency for steam injection into diatomite containing heavy oil. Given Opal-CT and ultra-tight well spacing, a combined cyclic steam and steamflood process was shown to be capable of ultimately recovering about 40% of the original oil-in-place, with a CSOR of 3 to 4 barrels of CWE steam per barrel of oil.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,711
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,231 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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