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Enregistrement W2604720259 · doi:10.3390/en10040471

Effects of Lean Zones on Steam-Assisted Gravity Drainage Performance

2017· article· en· W2604720259 sur OpenAlexafffund
Jinze Xu, Zhangxin Chen, Xiaohu Dong, Wei Zhou

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlberta Innovates - Technology FuturesCMG Reservoir Simulation Foundation
Mots-clésInjectorPetroleum engineeringSteam-assisted gravity drainageSaturation (graph theory)Environmental scienceGeologyWater injection (oil production)Oil sandsSteam injectionDrainageMaterials scienceEngineeringMechanical engineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A thorough understanding of the effects of lean zones and the improvement of steam-assisted gravity drainage (SAGD) operations with such heterogeneities is critically important for reducing the disadvantages of lean zones. The numerical model shows: (1) SAGD is most influenced by the single-layer lean zone with the above-injector (AI) location; with the decrease of interval distance and increase of thickness and water saturation in lean zones, the detrimental effect of single-layer lean zones on SAGD performance increases; (2) with the increase of period and decrease of connate and initial water saturations in lean zones, the detrimental effect of multiple-layer lean zones on SAGD performance increases; (3) reducing the injection pressure properly improves SAGD performance in leaky oil sands. The field-scale study indicates: (1) well pair 1 is most affected by lean zones in the studied pad due to the widest distribution of lean zones above its injector, and a hybrid cyclic steam stimulation (CSS)/SAGD method is proposed to overcome the practical problem of a low injection pressure in this area; (2) simulation results prove that the hybrid CSS/SAGD method is better than the conventional SAGD method in leaky oil sands.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,203 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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'admission2
Résumé présentoui

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