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Enregistrement W3011144157 · doi:10.2118/199929-ms

Productivity Index for SAGD Producers During Steam-Flashing: Coning Model I and II

2020· article· en· W3011144157 sur OpenAlexaboutno aff
Mazda Irani

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlashingPetroleum engineeringWellboreEnvironmental scienceSteam injectionCompletion (oil and gas wells)Work (physics)EngineeringComputer scienceMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Over the last decade, steam assisted gravity drainage (SAGD) process has been successfully commercialized in Alberta and Saskatchewan thermal projects. Remediation of slotted liner wells in cases of erosion, or high gas/steam production later in life requires a different basis of design based on specific well challenges and will be challenged by the additional pressure drops due to poor or variable sand control productivity. Flow Control Devices (FCDs) have demonstrated significant potential for improving recovery in SAGD production wells. FCD experience in SAGD has been primarily positive and most producers performed better with FCDs. While for some operators the results are mixed or negative. The first generation of FCDs deployed in SAGD projects were not designed for such process and in some cases ill-suited. Furthermore, current modeling methods deployed have significant limitations that prevent appropriate FCD design or understanding, and although they can be history matched, typically do not provide useful insight into the pressure drops encountered or held understand the benefit of different devices. In order to design and optimize FCDs for SAGD, it is necessary to characterize different FCDs under the steam-breakthrough condition, and accurately model the flashing in the near wellbore area associated with low-subcool operation. The extensive chocking in FCDs, far greater than initial design, in many cases is due to near-wellbore flashing. This work is a continuation of three previous parts discussing the liquid pool modeling for SAGD producers (Irani, 2018, 2019 and Irani and Gates, 2018). The purpose of this work is to create a PI that fit for purpose of SAGD liquid pool pre- and post-flashing that mainly can be used for analysis and optimization of FCDs. With FCDs, the draw-down pressure is typically higher, resulting in flashing near the well bore. If there is flashing in the near wellbore area, the temperature gradient within liquid pool yields the saturation curve. The flashing causes the reduction in the relative permeability of the liquid phase, that creates new equilibrium that stabilizes at lower rates. Such new equilibrium analysis is conducted by forcing a new temperature gradient to the model. The main output of such analysis is the produced steam quality at the producer sand-face. The steam quality is an important input for the flow control devices (FCDs) especially at subcool close to the zero, as it controls its behavior. This type of analysis can help the operators evaluate the effectiveness of different type of FCDs, whether they are primarily momentum- or friction-style devices.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,107

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,194 · 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'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
Publié2020
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