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Enregistrement W2764148443 · doi:10.2118/187692-ms

Improving SAGD Efficiency in Carbonate Reservoirs by Combining Horizontal, Deviated and Vertical Wells

2017· article· en· W2764148443 sur OpenAlexaff
Evgenii Taraskin, Stanislav Ursegov

Notice bibliographique

RevueSPE Russian Petroleum Technology Conference · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensOptech (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSteam injectionPetroleum engineeringGeologySteam-assisted gravity drainageInjection wellCarbonateCompletion (oil and gas wells)Oil fieldDrainageOil sandsAsphaltMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The obtained experience of using in carbonates of the Permian - Carboniferous high viscous oil reservoir of the Usinsk field the "classical" options of thermal methods of enhanced oil recovery such as steam cycling and steamflooding injection in a system of vertical wells, and steam assisted gravity drainage in a system of parallel horizontal wells has worse efficiency in comparison with sandstones. First of all, this is due to the inadequate sweep of a massive fractured reservoir with the steam-thermal action. In this regard, the paper proposes a new combined technology of three-dimensional steam assisted gravity drainage based on the conjoint use of horizontal injection and production wells cross-drilled to each other with the deviated production wells and the vertical production wells surrounding them. The paper presents the actual results of the pilot demonstrating that the proposed technology is a real alternative to the "classical" options of the thermal development of the inner zone of the reservoir and the results of hydrodynamic calculations obtained on the sector model of the other pilot which allowed to study the mechanism of the proposed technology more deeply, to optimize the operating modes of wells and their location in the reservoir, as well as to predict the effectiveness of its application in the geological and physical conditions of the reservoir edge zone.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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