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Enregistrement W2972438884 · doi:10.2118/197060-pa

Application of Geochemical and Isotopic Tracers for Characterization of SAGD Waters in the Alberta Oil-Sand Region

2019· article· en· W2972438884 sur OpenAlexaffabout
Christine Ciszkowski, Zied Ouled Ameur, Jeffrey P. J. Forsyth, Mike Nightingale, Maurice Shevalier, Bernhard Mayer

Notice bibliographique

RevueSPE Production & Operations · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensCenovus Energy (Canada)University of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOil sandsSteam-assisted gravity drainageGeologyAsphaltδ34Sδ18OPrecipitationMeteoric waterPetroleumStable isotope ratioGeochemistryPetroleum engineeringHydrology (agriculture)Environmental scienceGroundwaterGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Mineral precipitation (scale) can significantly hinder production in petroleum reservoirs. This includes steam-assisted-gravity-drainage (SAGD) operations used for bitumen recovery in the Athabasca oil-sand region (AOSR) of northeastern Alberta, Canada. We explored whether select geochemical and isotope tracers (δ2H, δ18O, δ11B, δ34S, δ13C, 87Sr/86Sr) in SAGD-water sources can help to improve the understanding of the dynamics of reservoir fluids and their mixing in SAGD operations that might contribute toward scale precipitation. Pore water, bottom-formation water, steam condensate, and returned emulsions (produced bitumen and water) were sampled from an SAGD reservoir in northeastern Alberta and analyzed for geochemical and isotopic parameters. The results obtained indicate distinct Na and Cl concentrations and δ18O and δ2H values for these fluid sources. Significant differences in δ13CDIC, δ11B, and δ34S values and 87Sr/86Sr ratios were observed between bottom-formation water, steam condensate, and returned-water samples and hence constitute excellent tracers for bottomwater (BW) influx.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,571
Score d'incertitude au seuil0,862

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,201 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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