On Temperature Fall-Off Interpretation in Circulation Phase of Steam-Assisted Gravity Drainage Process
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Steam-assisted gravity drainage (SAGD) is the method of choice to extract bitumen from Athabasca oil sand reservoirs in Western Canada. Bitumen at reservoir condition is immobile due to high viscosity and its saturation is typically large that limits the injectivity of a steam at in-situ condition. In a current industry practice, steam is circulated within injection and production wells. In theory wells, should be converted to SAGD production mode once bitumen at interval is mobile and communication is established between the injector and the producer. Operators try to use temperature fall-off data to predict successful conversion time. Although the bitumen heating sounds simple approach recently three wells fails after steam injection due to steam break-through or sand production. And they are periodically returned to circulation to ramp up production rates and heal the hot spots. Most such failures are associated with early conversion to full SAGD. This paper presents a method to describe physics based initial steam injection timing and describes different Suncor assets viscosity variation with temperature and a proper interval temperature for initiation of steam injection in SAGD process. In this study an analytical tool is developed using time-of-flight (ToF) concept to match the temperature fall-off data. The tool is used to discuss successful and failed cases in Suncor McKay River asset.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».