Improvement of the SAGD Process by Use of Steam-Foam: Design and Assessment of a Pilot Through Reservoir Simulation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Although SAGD is a very popular in-situ extraction method in Canada, this thermal process relies on huge energy and water consumption to generate the steam. Irregular growth of the steam-chamber due to heterogeneities further degrades its yield. Contact between the steam chamber and the overburden also leads to heat losses. The objective of this paper is to investigate how Foam Assisted-SAGD could mitigate these technical issues and improve the efficiency of the SAGD process. Compositional thermal reservoir simulations are used to simulate and analyze a Foam Assisted-SAGD pilot. The shear-thinning effect close to the wells is also accounted for. The simulations are run on a homogeneous model mimicking the Foster Creek project in Alberta, Canada. Several type of injection sequences have been analyzed in terms of foam formation, back-produced surfactants and cumulative Steam-Oil-Ratio. Results are compared with the original SAGD performance. In order to propagate the foaming surfactants throughout the steam chamber the injection sequence needs to be properly determined. A simple continuous Foam Assisted-SAGD injection would lead to an accumulation of surfactant between the wells due to gravity segregation, preventing the foam from acting on the upper part of the steam chamber. Furthermore surfactant production occurs after a few weeks due to the proximity of the producer and the injector. A proper injection strategy of the type SAGD/slug/SAGD/slug is found to delay the chemical breakthrough and increase the amount of surfactant retained in the reservoir while allowing the surfactant propagation throughout the steam chamber. After optimization the Foam Assisted-SAGD process appears to be technically promising.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».