Enhanced Oil Recovery in Post-CHOPS Cold Heavy Oil Production with Sand Heavy Oil Reservoirs of Alberta and Saskatchewan Part 1: Field Piloting of Mild Heating Technologies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Lloydminster area that straddles Alberta and Saskatchewan border contains vast amounts of heavy oil deposits in thin unconsolidated formations. It is believed that the heavy oil resource volume is in the 50 to 70 billion bbl range which makes it a world class resource. This work briefly summarizes the reservoir properties of these formations and provides an overview of the primary CHOPS recovery mechanism which only recovers on average 8% of the original oil in place. Therefore, the target for Enhanced Oil Recovery (EOR) processes are substantial. For instance, if an additional 2% (25% of the primary) oil can be recovered, this means an additional 1 to 1.5 billion bbls of oil production which can sustain the oil industry for many years in this area providing jobs and contributing significantly to government royalties. A number of EOR processes are reviewed in this study from the conventional water flooding technologies to more state of the art processes such as Horizontal well Hot Oil Circulation. It is shown that part of the resource with viscosities less than 5,000 to 10,000 cp can be a target for water/polymer flooding. While steam injection in heavy oil reservoirs can be very successful, more than 95% of the resource in Lloydminster is less than 10 m thick and, thus, is not amenable to steam injection due to excessive heat losses to the surrounding formations. However, EOR processes involving mild heating or no heating can be feasible in these thinner formations. A number of mild heating technologies are discussed. Two of these technologies have been piloted in the field: Hot Water Vapour Process and Horizontal Well Hot Oil Circulation. Field results from these pilots are presented and discussed in this paper. It appears that these technologies can offer significant commercial potential in post-CHOPS reservoirs as well as in areas where CHOPS or horizontal primary production wells have not been successful.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».