Assessment of H2S Production Risks in Heterogeneous Reservoirs Using Laboratory-Calibrated Compositional Thermal Reactive Simulations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract SAGD is commonly used as a thermal EOR method to produce heavy oil. However it suffers from the production of acid gases formed by aquathermolysis chemical reactions that occur between the steam, the sulfur-rich oil and the mineral matrix. The objectives of this paper are to take advantage of a comprehensive chemical model coupled to compositional thermal reservoir simulations to predict and understand the H2S production variation at surface according to the type of reservoir. Thermal reservoir simulations coupled to both a SARA based 10-component / 5-reaction chemical model fully calibrated against laboratory data and a compositional PVT are used to simulate SAGD processes on heavy oil fields in Athabasca, Canada. Numerical results are then analyzed to provide a comprehensive analysis of the mechanisms leading to in-situ H2S generation and its production at wellheads based on compositional thermal simulations coupled to a fully laboratory calibrated SARA-based chemical model. Composition of the pre-steam, post-steam and produced oil are compared to understand the effect of the aquathermolysis reactions. The impact of heterogeneities on H2S production both in-situ and at surface can also be observed and explained, especially the variations in vertical permeability. Then simple reservoir models with two facies are used to further understand the impact of heterogeneities on H2S production at surface. Overall heterogeneous cases show important changes in the temperature distribution, fluid flows, reactions kinetics and steam chamber shape that lead to H2S production variations at surface. This detailed description of the involved mechanisms in acid gases production will allow operators to better forecast their H2S risks according to their reservoir properties.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».