Conformance Control for SAGD Using Oil-in-Water Emulsions in Heterogeneous Oil Sands Reservoirs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Steam-Assisted Gravity Drainage (SAGD) is a widely used technology for heavy oil and bitumen recovery in Alberta, Canada. However, a SAGD conformance problem arises due to the heterogeneity of oil sands reservoirs, such as the presence of high permeability zones and high water saturation zones. In particular, during a geomechanical dilation start-up process that has been developed and applied in SAGD start-up operations, the dilation fluid tends to flow into the high permeability zones, leaving the low per-meability zones un-swept. Therefore, the high permeability zones must be temporarily and selectively blocked off so as to more effectively dilate the low permeability zones along a SAGD well-pair. Laboratory permeability reduction tests in sandpacks by oil-in-water (O/W) emulsion injection showed that a permeability reduction of up to 99.95% can be achieved. Results of emulsion injection in parallel-sandpack tests demonstrated that a good conformance control can be obtained by a suitable combinations of IFT, emulsion quality, emulsion slug size, and oil phase viscosity of an emulsion system. The reservoir simulation study was conducted to first match the laboratory test results and then to optimize SAGD conformance control operations by emulsion injection in heterogeneous oil sands reservoirs. A field-scale SAGD simulation model was established to show that emulsion injection during the dilation start-up process can build up communication between the injector and producer, resulting in better steam chamber growth and lower cumulative steam-oil-ratio (CSOR).
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».