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Enregistrement W3082556242 · doi:10.2118/202483-pa

Impact of Formation Dilation–Recompaction on Cyclic Steam Stimulation

2020· article· en· W3082556242 sur OpenAlexaboutno aff
Benyamin Yadali Jamaloei

Notice bibliographique

RevueSPE Reservoir Evaluation & Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSteam injectionGeologyCompressibilityPermeability (electromagnetism)Petroleum engineeringViscosityGeomechanicsGeotechnical engineeringPore water pressureDilation (metric space)Hydraulic fracturingWater injection (oil production)Relative permeabilityEnhanced oil recoveryPetrologyMechanicsMaterials sciencePorosityComposite materialChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary An integrated modeling of the cyclic steam stimulation (CSS) at the Peace River heavy-oil/oil-sand deposits in Alberta, Canada, is challenging because of the presence of compositional gradient, faulting, and bottomwater pockets, and the variations in the oil viscosity, rock dilation, fracturing, and the pay-zone-thickness variation. Both gravity and viscosity are marked by declining quality with depth, biodegradation, and compartmentalization. The high oil viscosity and low water mobility at Peace River cause low initial injectivity. High injectivity during the CSS is achieved by high-pressure injection to fail the formation mechanically and trigger fracturing and pore deformation. Moreover, the pore dilation/recompaction triggers relative permeability hysteresis. History matching of high steam injectivities is challenging when reasonable fracture lengths and rock compressibilities are used. To match injectivities, most reservoir simulations have used either a larger compressibility (“spongy-rock” approach) or long fractures. The spongy-rock approach predicts a steady increase in injection pressure, whereas during the early time of the injection cycles, injection pressures increase and then level off for most of the cycle. We describe the enhancements made in an iteratively coupled geomechanical–flow model to incorporate the modeling of both pore deformation and relative permeability hysteresis to match the injection pressures, steam injectivity, and oil/water productions from CSS at Peace River that are otherwise difficult to reproduce. The geomechanical model explains surface heave and high injectivity caused by dilation attributable to shear failure, increase in pore pressure/formation compressibility, and decrease in effective stress. A dilation pressure is specified, below which the behavior is elastic and above which a higher compressibility is used. Above a maximum porosity, further dilation is not permitted. Also, the hysteresis model calculates gridblock relative permeabilities that lie on or between the imbibition/drainage curves, making it possible to use the laboratory-derived two-phase oil–water relative permeabilities and still match the field-measured water- and oil-production volumes. By combining an iteratively coupled reservoir–geomechanical model for the CSS with stochastic workflows, including the Latin-hypercube design (LHD) and response-surface methodology (RSM), the impacts of dilation/recompaction factors (fracturing pressure, maximum injection pressure, dilation pressure, recompaction pressure, and formation compressibility) are quantified through history matching the field results and automated stochastic sensitivity analysis and uncertainty assessment.

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 enseignants0,137
Score d'incertitude au seuil0,920

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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