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Enregistrement W2731660629 · doi:10.2118/180748-pa

Analytical Treatment of Steam-Assisted Gravity Drainage: Old and New

2017· article· en· W2731660629 sur OpenAlexaff
Zeinab Zargar, S.M. Farouq Ali

Notice bibliographique

RevueSPE Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSteam-assisted gravity drainageFront (military)AsphaltSteam injectionOil sandsMechanicsFront velocityPetroleum engineeringGeologyDrainageSuperficial velocityEnvironmental scienceMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Steam-assisted gravity drainage (SAGD) is a widely tested method for producing bitumen from oil sands (tar sands). Several analytical treatments of the basic process have been reported. In a typical model, the focus is on bitumen drainage ahead of an advancing heat front. In a few cases, a steady expression for bitumen-drainage rate is obtained. This has been modified by several investigators to include other effects. In all cases, the bitumen rate is obtained with no recourse to the steam-injection rate, which is worked out after the fact. The treatment of time dependence, in a few models, is tenuous, building it in partly by use of experimental data. In this work, the SAGD process is considered to develop during two stages: steam-chamber rise (or unsteady stage) and sideways-expansion (or steady stage). The sideways-expansion phase is modeled by two different approaches: constant volumetric displacement (CVD) and constant heat injection (CHI). In the transient-steam-chamber-rise stage of SAGD, initially there is no heat ahead of the rising front, but as the front rises with time, heat accumulates ahead of the front. In the sideways-spreading stage, there is a dynamic equilibrium situation. The accumulated heat ahead of the front plays a crucial role in this phase of SAGD modeling to find the advancing-front velocity. There is a reciprocal relation between the advancing-front velocity and the amount of stored heat ahead of the front. Higher front velocity leads to lower heat accumulation ahead of the front for mobilizing oil ahead and making it drain. By considering the equilibrium situation for thermal-recovery methods with a dominant-gravity-drainage driving force, the advancing-front velocity is responsible for heat accumulation ahead of the front, and, in turn, this heated oil drains away and is responsible for advancing the front. Therefore, the key point in the modeling is to determine the advancing-front movement that satisfies heat and mass balances over the system under equilibrium. In the CVD model, we postulate that the front movement is such that the steam-chamber growth is constant; that is, the oil-production rate is constant over time. In this work, it is shown that to obtain a constant oil-production rate from a mass balance, the injected heat has to be increased to compensate for the heat loss to the overburden and the growing accumulated heat ahead of the front caused by interface extension and decreasing front velocity. In the CHI model, heat is injected at a constant rate into the system, which provides heat for the growing steam-chamber size, increasing heat loss to the overburden, and heat flow by conduction ahead of the front. In this model, we are computing the front velocity that satisfies heat balance and mass balance for a constant heat-injection rate. Decreasing steam-chamber velocity with time from this model leads to decreasing oil-production rate. The modeling of the SAGD process in this work is different from that in previous works because it is believed that the steam-chamber velocity is the key point in SAGD modeling. In the CVD model, a constant maximum steam-chamber velocity is derived that gives a constant oil-production rate with a better agreement with field data. In the CHI approach, steam-chamber velocity, and hence the oil-production rate, is decreasing with time (strongly affected by increasing heat loss to the overburden).

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 candidatesaucune
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 enseignants0,952
Score d'incertitude au seuil0,340

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,264 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations21
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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