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Enregistrement W2922797719 · doi:10.2118/0419-0069-jpt

Two-Wellhead SAGD Scheme Increases Efficiency of Heavy-Oil Development

2019· article· en· W2922797719 sur OpenAlexaboutno aff
Chris Carpenter

Notice bibliographique

RevueJournal of Petroleum Technology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOil and Gas Production Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWellheadSteam-assisted gravity drainagePetroleum engineeringOil reservesAsphaltOil sandsOil fieldEnvironmental sciencePetroleumEngineeringWaste managementGeologyArchaeologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article, written by JPT Technology Editor Chris Carpenter, contains highlights of paper SPE 189743, “Case History-Utilizing Dual Wellhead SAGD in Ashalchinskoye Heavy Oilfield in Tatarstan, Russia” by Nukhaev Marat, Baker Hughes, a GE Company, and Siberian Federal University; Rymarenko Konstantin, Baker Hughes, a GE Company; and Latfullin Azat and Amerhanov Marat, Tatneft, prepared for the 2018 SPE Canada Heavy Oil Technical Conference, Calgary, 13–14 March. The paper has not been peer reviewed. Variants of steam-assisted gravity drainage (SAGD) for heavy-oil recovery include crosswell SAGD, single-well SAGD, and horizontal alternating steam drive. The main goal of these modifications is to increase the efficiency of the SAGD process and control steam-chamber development. This paper shares experience gained in the Ashalchinskoye heavy-oil field with a two-wellhead SAGD modification. As a result of a pilot for this technology in Russia, the accumulated production of three pairs of these wells is greater than 200,000 tons. Heavy-Oil Development in Tatarstan, Russia The depletion of the traditional oil reserves of the Republic of Tatarstan makes the development of hard-to-recover hydrocarbon reserves an urgent matter. These reserves include natural bitumen and heavy oil, the reserves of which in Tatarstan’s Permian deposits, according to various estimates, amount to 7 billion tons. These deposits are at a shallow depth. The low mobility of such oil and bitumen is the result of their high viscosity (greater than 10,000 cp). Therefore, thermal methods of heavy-oil recovery are used to ensure an inflow to producing wells. Among such methods are steam injection, huff ’n’ puff, and in- situ combustion. In the operator’s zone of activity, 149 heavy-oil deposits have been identified. The first heavy-oil development projects in Tatarstan began in the 1970s with the implementation of pilots in two deposits using vertical wells. The methods of in-situ combustion, steam injection, and combined steam and gas injection were tested. All pilots in this area were not considered to be successful, because the efficiency of the tested technologies for those particular reservoir conditions was low and the costs of heavy-oil production exceeded the cost of heavy-oil mining. By the end of 2005, approximately 206,000 tons of heavy oil were produced, with an average daily production rate of 0.4 t/D. For the first time in Russia, a pair of horizontal wells for the implementation of SAGD technology was drilled in 1998 at the Mordovo-Karmalskoye field. Because of technological limitations, the length of the horizontal section of the wells could not be increased beyond 150 m. In addition, it was not possible to keep the equal distance between production and injection wells. These problems affected the oil production of the well pair (production did not exceed 4–5 t/D). As a result, achieving profitability was impossible for this first SAGD implementation in Russia. The next trial for SAGD in Tatarstan, with some modifications, was introduced in the Ashalchinskoye heavy-oil field.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,243
Score d'incertitude au seuil0,523

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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