Notice bibliographique
Résumé
Abstract SAGD is an energy and emissions intensive process for bitumen recovery. The situation is worse for reservoirs with lean zones. Industry is looking for ways to make these projects more environmentally friendly and economic by reducing energy intensity and emissions. Previously we have shown that for reservoirs with top water, SAGD is a viable option. Active de-watering of the lean zone can be accomplished using fence wells and air injection, though some water would remain. A new process is presented in which vaporized solvent is used in such a way that it helps keep water ingression into the drainage chamber at bay. The process is initiated as conventional SAGD. Once steam chamber breaches the de-watered lean zone, one of the previously drilled wells for de-watering is converted to solvent injection while steam injection is ceased. Solvent is injected as vapor at such a rate that it forms a gas blanket over the steam chamber and condenses further away due to cooler temperature in the lean zone. The combined effect of solvent injection pressure and an oil bank formedat the edges of the solvent blanket keep the water at bay. Within core of the vapor chamber, solvent vapor makes contact with cold bitumen, dissolves in the oleic phase and reduces its viscosity. The mobilized oil moves down to the producing well by gravity drainage. Simulation results show that using propane as the solvent, energy consumption of the process will be reduced by 80% as compared to SAGD (which is still being optimized via simulations), while the average production rate is doubled. Past the SAGD phase, since no steam is injected and the condensed solvent bank is effective in blocking the lean zone water, produced water to oil ratio is very low. Once economic recovery is achieved, propane retained in the reservoir can be recovered by a variety of ways that are discussed in the paper. The process described above can reduce the capital cost of a green field project by minimizing the water handling facility and significantly reduce the carbon footprint.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».