An Analytical Production Model for Primary Production and Cyclic Solvent Injection in a Heavy-Oil Reservoir
Notice bibliographique
Résumé
Summary In this paper, we formulated an analytical material–balance model (MBM) to predict cumulative heavy–oil and gas-production data, as well as the average reservoir pressures, during the primary production and subsequent cyclic solvent injection (CSI) in a heavy–oil reservoir. The theoretical MBM considers the nonequilibrium foamy–oil phase behavior and foamy–oil flow by invoking two kinetic equations with nucleation and decay coefficients. In addition, we conducted four laboratory sandpack tests of the primary production and subsequent CSI to validate the new production model. It was found that the predicted cumulative heavy–oil production data and average reservoir pressures agreed reasonably well with the measured data during the primary production and subsequent CSI. However, there were large discrepancies between the predicted and measured cumulative gas-production data in the CSI owing to its strong gas channeling, which is a major technical issue to be studied further. Moreover, dissolved CH4 in the heavy oil became dispersed CH4 bubbles more quickly when the nucleation coefficient was larger at a higher pressure–drawdown rate or in less–viscous heavy oil. The foamy heavy oil with dispersed CH4 bubbles was more stable when the decay coefficient was smaller at a higher pressure–drawdown rate or in more–viscous heavy oil. It was also found that the foamy–oil isothermal compressibility increased by 10 to 1,000 times and that the dispersed–gas percentage in the foamy oil could reach as high as 14 vol% during the primary production. The foamy–oil viscosity was reduced by 36 to 55%, and the solution CH4/heavy–oil ratio was decreased by 41 to 76% at the end of the CSI.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».