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Enregistrement W2951395117 · doi:10.2118/189715-pa

Effect of Confinement and Well Interference on SAGD Performance: An Analytical Assessment

2019· article· en· W2951395117 sur OpenAlexaff
Zeinab Zargar, S.M. Farouq Ali

Notice bibliographique

RevueSPE Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMechanicsHeat transferMaterials scienceVolumetric flow rateSteam injectionThermal conductionThermalThermodynamicsPetroleum engineeringGeologyPhysicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary In this paper, we introduce, for the first time, an analytical approach for evaluating the effect of confinement and well interference on the SAGD process and achieving a better understanding of the situation. In the well-confinement stage of SAGD, there is adjacent-chamber interference, the effective head of drainage decreases, and the heat-loss rate decreases or, in a conservative design, remains constant. Our objectives were to predict the oil-production rate, steam-injection rate, thermal efficiency, steam-chamber velocity, unsteady temperature profile, heat distribution, and the cumulative steam/oil ratio (CSOR). In this approach, heat transfer was coupled with fluid flow. The governing equations were Darcy's law, volumetric balance, and heat conduction—constitutive equations indicating the temperature dependence of some physical properties. Our model was developed on the basis of a moving-boundary problem. The predicted oil rate remained constant during the sideways-expansion phase, while the steam-injection rate had to be constantly increased. After a determined confinement time, the oil rate started to decline with time because the decreasing steam-chamber interface length was offset by a decreasing head. The unsteady temperature profiles from the model showed that lower temperatures were predicted ahead of the interface owing to the confinement effect. Also, the model showed that, for a small lateral well spacing, confinement occurred earlier and heat loss started decreasing sooner, resulting in a lower CSOR than for a large spacing. It was shown that, even though the oil rate declined faster in a confined model rather than in an unconfined model, the reservoir depleted faster, just like the angle between the steam-chamber interface and the horizon. The results were validated using experimental data reported in the literature.

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 enseignants0,708
Score d'incertitude au seuil0,535

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations13
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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