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Enregistrement W2794297625 · doi:10.2118/189726-ms

Field-Scale Modelling of Hybrid Steam and Combustion In-Situ Recovery Process for Oil Sands using Dynamic Gridding

2018· article· en· W2794297625 sur OpenAlexafffund
Min Yang, Thomas G. Harding, Zhangxin Chen

Notice bibliographique

RevueSPE Canada Heavy Oil Technical Conference · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensNexen (Canada)University of Calgary
Organismes subventionnairesMitacsEnergi SimulationCMG Reservoir Simulation Foundation
Mots-clésCombustionSteam injectionEnhanced oil recoveryOil sandsProcess engineeringPetroleum engineeringProcess (computing)Cabin pressurizationEnvironmental scienceComputer scienceEngineeringMaterials scienceMechanical engineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Hybrid steam and in-situ combustion recovery processes have shown advantages over pure steam injection for recovery of oil sands resources, particularly with respect to reducing costs and lowering requirement for water and natural gas. However, it has been very challenging to predict field performance of hybrid steam and combustion processes with a reasonable degree of confidence. Usually, a combustion front has a thickness of only a few inches and high resolution grids are required to capture the steep temperature, saturation and fluid composition gradients in the vicinity of the combustion front. Using high resolution, fine grids to improve accuracy of simulation requires excessive computation time and, therefore, may be impractical for field scale modelling. It is important to have a robust simulation tool to accurately predict reservoir performance without compromising the computational efficiency. In this work, numerical modeling of a hybrid steam and combustion recovery process was performed in a typical Athabasca oil sands reservoir. A comprehensive new reaction kinetics model derived from laboratory results was incorporated to represent the complex chemical reactions in the combustion process. The hybrid recovery process utilized oxygen enriched air co-injection after several years of SAGD operation. In the numerical model, safe limits were set on producing well temperature and oxygen content of produced fluids. The initial grid size in the numerical model was at the centimeter scale resulting in large run time, and thus, in order to improve the computational efficiency, a dynamic gridding feature was applied. Parameters for controlling the creation of a dynamic grid and subsequently reverting back to the coarse grid have been examined in order to properly trigger the dynamic gridding feature in the model. Once the optimized dynamic gridding parameters were determined, several different well configurations were investigated. Comparisons were made between SAGD and hybrid steam/combustion processes in terms of cumulative water (steam) injection, cumulative oil production, and a steam-oil ratio. By comparing the simulation results from the fine grid model and the dynamic gridding model, it has been found that the temperature gradient is the best criterion to use for controlling dynamic gridding compared to fluid saturation and/or composition criteria. The threshold value for the temperature criterion was determined to be 35°C. The model locates the fine grids in close proximity to the combustion front where the temperature and fluid saturation gradients are the steepest and it places the coarse grid blocks elsewhere in the model. Comparisons are made between the computation time and the accuracy of the simulation and these demonstrate that dynamic grid amalgamation reduces the computation time significantly while maintaining reasonable computation accuracy of simulation. Compared with SAGD, the hybrid steam/in-situ combustion process reduced cumulative water usage (steam injection) by 20% to 27%, while the cumulative oil production remained the same. This paper provides a workflow for modelling of hybrid steam and combustion processes. Also, it is expected that this work will provide insights for field design of these hybrid thermal recovery processes.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,490
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,235 · 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'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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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