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Enregistrement W3118226839 · doi:10.29047/01225383.273

Downhole electric heating of heavy-oil wells

2020· article· en· W3118226839 sur OpenAlexaboutno aff
John M. Karanikas, Guillermo Emilio Rodríguez Pastor, Scott Penny

Notice bibliographique

RevueCT&F - Ciencia Tecnología y Futuro · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueGlobal Energy and Sustainability Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectric heatingPetroleum engineeringEnvironmental scienceRange (aeronautics)Electric fieldGreenhouse gasFossil fuelEngineeringWaste managementGeologyMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Downhole electric heating has historically been unreliable or limited to short, often vertical, well sections. Technology improvements over the past several years now allow for reliable, long length, relatively high-powered, downhole electric heating suitable for extended-reach horizontal wells. The application of this downhole electric heating technology in a horizontal cold-producing heavy oil well in Alberta, Canada is presented in this paper. The field case demonstrates the benefits and efficacy of applying downhole electric heating, especially if it is applied early in the production life of the well. Early production data showed 4X-6X higher oil rates from the heated well than from a cold-producing benchmark well in the same reservoir. In fact, after a few weeks of operation, it was no longer possible to operate the benchmark well in pure cold-production mode as it watered out, whereas the heated well has been producing for twenty (20) months without any increase in water rate. The energy ratio, defined as the heating value of the incremental produced oil to the injected heat, is over 20.0, resulting in a carbon-dioxide footprint of less than 40 kgCO2/bbl, which is lower than the greenhouse gas intensity of the average crude oil consumed in the US. A numerical simulation model that includes reactions that account for the foamy nature of the produced oil and the downhole injection of heat, has been developed and calibrated against field data. The model can be used to prescribe the range of optimal reservoir and fluid properties to select the most promising targets (fields, wells) for downhole electric heating as a production optimization method. The same model can also be used during the execution of the project to explore optimal operating conditions and operating procedures. Downhole electric heating in long horizontal wells is now a commercially available technology that can be reliably applied as a production optimization recovery scheme in heavy oil reservoirs. Understanding the optimum reservoir conditions where the application of downhole electric heating maximizes economic benefits will assist in identifying areas of opportunity to meaningfully increase reserves and production in heavy oil reservoirs around the world.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,529
Score d'incertitude au seuil0,910

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,235 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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