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Enregistrement W2767209319 · doi:10.2118/188387-ms

The Value of Rate, Temperature and Pressure Surveillance in Steam Assisted Gravity Drainage SAGD Process

2017· article· en· W2767209319 sur OpenAlexaffabout
Wisam Shaker, Zhangxin Chen, Greg J. Walker

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetroleum engineeringRedundancy (engineering)Process (computing)Range (aeronautics)Computer scienceSteam-assisted gravity drainageMatching (statistics)Environmental scienceGeologyEngineeringMathematicsStatisticsOil sands

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Steam Assisted Gravity Drainage (SAGD) is used in West Canadian Sedimentary Basin (WCSB) for heavy oil recovery and numerical simulation is quantitative tool, which can be used to evaluate the SAGD performance and test developments options. This paper starts with the assumption that a single model is unlikely to be correct, and cannot represent the range in the outcomes due to the reservoir complexity and fluid heterogeneity. An alternative is to generate a number of models through an assisted history matching (AHM) process, with the intent of providing realistic estimates of the remaining uncertainty and quantifiable options to reduce the uncertainty. For a new piece of surveillance to add value, our working hypothesis is that the new surveillance should not be correlated with existing surveillance to avoid redundancy, and that the reduction in the range of acceptable models provides a way of quantifying the value. For our SAGD study, we are evaluating if temperature and pressure surveillance in observation wells has value, and how they should be included in the objective function. A synthetic two-dimensional SAGD model was used in the simulation, with a known truth case against which we can test the efficiency of different types of surveillance to recover the true reservoir performance. Three observation wells are distributed through the model with five stations for temperature and pressure measurements. To test the value of the temperature measurements and observer well, a blind searching algorithm was use initially to avoid introducing a search bias that could distort the correlation. Rate, pressure and, temperature misfits were calculated for each experiment. The model with less than 5% rate misfit were filtered and run for several years in prediction with the same depletion plan. The improvement in the lower confidence bound for the value of the field used as the benefit of the surveillance. A second test was to use an exploitative search technique on a simple arithmetic objective function. As expected, the global minimum did not represent the truth case performance, though the truth case was in the intersection of the surveillance constraints of matching pressure, rate and temperature within noise. The correlation between temperature and pressure surveillance show some correlation, such that there is some redundancy, yet the analysis of the models resulting from both parts showed that pressure and temperature surveillance have reduced the uncertainty in the future outcomes by 84% in cumulative oil production and 82% in the NPV. The proposed workflow used here will allow quantifying the potential of adding a new surveillance to the field and/or specifying the number and locations of the required observation wells which properly capture the steam chamber development and pressure propagation throughout SAGD reservoir.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,678
Score d'incertitude au seuil0,287

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,270 · 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'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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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