Performance Evaluation of Hybrid Steam-Solvent Processes in a Post-CHOPS Reservoir With Consideration of Wormhole Network
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this paper, techniques have been developed to evaluate performance of steam, solvents, and hybrid steam-solvent processes in a post-CHOPS reservoir with consideration of wormhole network. With the experimentally determined properties of injected gases and reservoir fluids, history matching is accomplished for the reservoir geological model conditioned to the fluid and sand production profiles together with pressure. Meanwhile, the wormhole network is characterized with the pressure gradient-based (PGB) sand failure criterion. Once the history matching is finished, the calibrated reservoir geological model can be used to quantify the contributions of steam, solvents, and hybrid steam-solvent processes under various conditions. The results show that huff-n-puff processes have a very good performance on oil production and recovery when wormhole network is fully generated and propagated. Among all the solvent-based methods, a pure CO2 huff-n-puff process has been proven to be more efficient than flue gas, while the addition of alkane solvents is also beneficial to oil recovery compared with CO2 only method. Since the addition of C3H8 and n-C4H10 will significantly decrease the heavy oil viscosity and enhance the swelling factor, all hybrid steam-solvent injection achieves high oil recovery by taking the advantage of both hot steam and solvents injection.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».