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Enregistrement W2790676411 · doi:10.2118/189756-ms

Christina Lake Early Rise Rate Solvent Aided Process Pilot

2018· article· en· W2790676411 sur OpenAlexaff
Sam Chen, Brent Seib, Amos Ben‐Zvi, Travis Robinson

Notice bibliographique

RevueSPE Canada Heavy Oil Technical Conference · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensCenovus Energy (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeaderWellheadSolventPetroleum engineeringEngineeringWaste managementProcess engineeringEnvironmental scienceChemistryComputer scienceOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Solvent Aided Process (SAP) combines benefit of using steam with solvents and has the potential to substantially improve SAGD performance with lower energy intensity and impact on the environment. Cenovus has been developing a SAP since 1996 and has conducted a few successful pilots (Senlac 2002, Christina Lake A0101 2004-2005, Christina Lake A0202 2009-2016). Cenovus has planned to implement a SAP in the Narrows Lake development when that project is sanctioned. The general practice for SAP is to co-inject solvent with steam after the SAGD peak rate is reached as steam is most effective for the vertical growth of steam chamber. However, by injecting solvent during the rise rate phase, there could be a large facility saving by not requiring an additional solvent line to each wellhead. Rather, solvent can be added to the steam header immediately after steam leaves the steam generation plant and distributed to all wells, regardless of their vintage. To de-risk the addition of solvent at the steam header, Cenovus implemented an early rise rate phase SAP pilot at Christina Lake A0201 well pair. The objective of this field pilot was to investigate the effects of butane injection during the SAGD early rise rate phase. This paper describes the implementation and results of the Christina Lake A0201 early rise rate SAP pilot. Presented in this paper are the results of this field test showing that no adverse effects on SAGD performance were observed when injecting solvent during the rise rate phase. This paper also shows the history match of field production data using CMG CMOST simulation. The findings of this investigation add to the knowledge base of information related to the optimal solvent injection timing in a SAP process. Insights into performing SAP history matches are also presented based on the simulation study that was undertaken.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,245 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations9
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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