MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2991505356 · doi:10.2118/1219-0060-jpt

Automated Approach Optimizes Flow-Control Device Placement in SAGD Completions

2019· article· en· W2991505356 sur OpenAlexaboutno aff
Judy Feder

Notice bibliographique

RevueJournal of Petroleum Technology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSteam-assisted gravity drainageFluvialPoint barSteam injectionOil sandsPetroleum engineeringReservoir simulationGeologyAsphaltCompletion (oil and gas wells)Hydrology (agriculture)Geotechnical engineeringPaleontologyStructural basinArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article, written by JPT Technology Editor Judy Feder, contains highlights of paper SPE 193364, “Optimization of Placement of Flow-Control Devices Under Geological Uncertainty in Steam-Assisted Gravity Drainage,” by Siavash Nejadi, Stephen M. Hubbard, Roman J. Shor, SPE, Ian D. Gates, SPE, and Jingyi Wang, SPE, University of Calgary, prepared for the 2018 SPE Thermal Well Integrity and Design Symposium, Banff, Alberta, Canada, 27–29 November. The paper has not been peer reviewed. Steam-chamber conformance in steam-assisted gravity drainage (SAGD) influences the efficiency and economic performance of bitumen recovery. Conventional SAGD well-completion designs provide limited control points in long horizontal well pairs, leading to development of nonideal steam chambers. The complete paper presents an automated approach to optimizing placement of flow-control devices (FCDs) in SAGD well-pair completions. The methodology uses a coupled wellbore/reservoir model to simulate both reservoir fluid-flow behavior and detailed wellbore hydraulics. The qualities of the well-completion-design parameters and their effect on production are assessed by calculating the net present value (NPV), which is considered the basis for•optimization. Introduction The Lower Cretaceous McMurray formation hosts the majority of bitumen in the Athabasca oils sands—the largest known resource of bitumen. The formation is composed of large-scale fluvial-estuarine point bars and other laterally accreting channel systems that are highly heterogeneous. The formation has been interpreted as having three stratigraphic subdivisions: a lower continental (fluvial), a middle fluvial-estuarine unit (point-bar dominated), and an upper marginal marine deposit. The repeated erosional cut and fill events within the McMurray have led to nested and multiple stacked structures. Similarly, laterally accreting channel systems, such as point-bar deposits consisting of inclined heterolithic strata of sandwiched sand-siltstone sequences and abandoned mud channels, lead to very complex sedimentary facies relationships in which rock types change both laterally and vertically over very short distances. SAGD completions offer the most promise of producing bitumen resources from Athabasca oil-sands deposits. The SAGD well configuration typically consists of two parallel horizontal wells within a short distance, one above the other. Steam is injected into the upper well and fluids are produced from the lower well. These design schemes provide limited control of steam injection and liquid production along horizontal sections and adversely affect steam-chamber conformance. Operational difficulties, drilling, well completion, and reservoir parameters moderate overall SAGD performance. More specifically, these factors include hydraulic gradients and pressure drop in the tubulars, injectivity and productivity variations along the wellbore from plugging and formation damage, heat exchange, energy loss to bottom water, nonparallel well-pair placement, well undulation, and—most importantly—reservoir heterogeneity and structure. The conventional SAGD well completion needs to be modified to deliver steam efficiently throughout the reservoir interval, improve liquid-production performance, and minimize steam breakthrough.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,192
Score d'incertitude au seuil0,553

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,240 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Petroleum TechnologyMême sujetReservoir Engineering and Simulation MethodsTravaux en français237 207