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Enregistrement W3129201599 · doi:10.2118/150497-ms

Using a New Intelligent Completion Strategy to Increase Thermal EOR Recoveries–SAGD Field Trial

2011· article· en· W3129201599 sur OpenAlex
Joel Shaw, Mark Bedry

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueSPE Heavy Oil Conference and Exhibition · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInjectorSteam-assisted gravity drainageCompletion (oil and gas wells)Enhanced oil recoveryPetroleum engineeringSteam injectionOil fieldEngineeringProcess engineeringInjection wellEnvironmental scienceWaste managementOil sandsMechanical engineeringMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A completions strategy has been developed for improving both steam injection and production conformance in a thermal- enhanced oil recovery (EOR) project by using intelligent completion technology that incorporates interval control valves (ICVs), well segmentation, and instrumentation. The initial field trial is ongoing in the injector of a Northern Alberta steam-assisted gravity drainage (SAGD) well pair. Depending on the level of heterogeneity present in the reservoir, the application modeling shows that a 45% reduction in the steam-oil ratio and an almost 70% increase in recovery can be achieved in a SAGD process when both improved injection conformance and producer differential steam-trap control can be applied in a segmented horizontal well pair. A cost-effective intelligent completion solution to achieve this segmentation and control has the potential to add substantial value to field developments resulting in increased energy efficiency and oil recovery through improved steam conformance. The method being developed is also applicable to a wide range of other thermal EOR processes such as cyclic steam stimulation (CSS), steam drive and variations, which include those processes involving solvent additives. The initial field deployment in the injector well was conducted primarily to prove the technology, to demonstrate the feasibility of modifying the steam distribution, and to determine best practices for future developments. A successful installation and commissioning of the intelligent completion has validated the technology substantially. Lessons learned are highlighted. Early injection test results and data show a significant increase in the understanding of the injection and production behavior in the well pair. The intelligent completion technology under trial and proposed developments should enable more extensive use of downhole measurement and control in thermal EOR projects than has been possible to date. This paper discusses the development of the completion technology, its applicability to thermal conditions, initial field trial results and the plans for further development. A test program to optimize the distribution of the steam injection in the well is underway, and the results to date also will be discussed.

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.

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 enseignants0,406
Score d'incertitude au seuil0,599

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,140
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,173 · 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