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Enregistrement W4229798413 · doi:10.2118/2006-023

Design of the Steam and Solvent Injection Strategy in Expanding-Solvent Steam-Assisted Gravity Drainage

2006· article· en· W4229798413 sur OpenAlexafffundabout
I.D. Gates, N. Chakrabarty

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensAlberta Energy
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSteam-assisted gravity drainageSolventPetroleum engineeringSteam injectionWaste managementEnvironmental scienceNuclear engineeringChemistryEngineeringMaterials scienceOrganic chemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Steam-Assisted Gravity Drainage (SAGD) is a commercial in situ recovery technology that is effective at recovering heavy oil and bitumen. However, generation of steam by combusting natural gas adversely impacts the economics of the process, especially when natural gas price is high as has been the case lately. It has been shown that solvent additives can improve oil production rates or at least maintain similar oil production rates with reduced steam injection. This is the basis of the Expanding Solvent Steam Assisted Gravity Drainage (ESSAGD) process. The key idea is that steam plus solvent is better than steam alone to mobilize heavy oil in the reservoir. This implies that ES-SAGD can potentially use less water and require smaller water handling and treatment facilities than that in SAGD. One key capability of ES-SAGD is that the recovered solvent can be recycled and re-injected into the reservoir. However, if too much solvent is injected and too little is recovered, the process can be uneconomic because the solvent is often more valuable than the produced heavy oil. In this research, the solvent injection strategy is designed for a single wellpair ES-SAGD operation by optimizing the net energy injected to oil ratio in a detailed and realistic, threedimensional, heavy oil reservoir. The process parameters for design include the operating pressure and relative amounts of steam and solvent in the injected stream. The results show that the operating pressure and injection strategy must be carefully controlled to ensure high energy efficiency and solvent recovery. Introduction At in situ native conditions, the viscosity of Athabasca bitumen is typically greater than one million centipoise, often ranging between two and six million centipoise. The key barrier to be overcome for producing bitumen from Athabasca reservoirs is to mobilize it in the reservoir, that is, lower its viscosity sufficiently so that it readily flows in the reservoir to a production wellbore. There are several means to do this: first, heat the bitumen to sufficiently high temperature, second, dissolve solvent in the bitumen and dilute it, and third, induce a compositional change of the oil that leads to a mobile oil phase, e.g. asphaltene precipitation or in situ upgrading. The effect of temperature on the viscosity of Athabasca bitumen is plotted in Figure 1 (Mehrotra and Svrcek, 1986) and is taken advantage of in the Steam-Assisted Gravity Drainage (SAGD) process (Butler, 1997). SAGD is now considered a commercial technology to produce Athabasca and Cold Lake bitumen reservoirs of Alberta (Komery et al., 1999; Butler, 1997; AED, 2004; Yee and Stroich, 2004; Scott, 2002). Typically, the original temperature of Athabasca reservoirs ranges from 7 to 11 °C. The correlation displayed in Figure 1 shows that the viscosity falls by four orders of magnitude after the bitumen is heated by 100 °C. Figure 1 reveals that the viscosity of Athabasca bitumen drops to less than 10 cP (could consider this as a target oil phase viscosity to enable sufficient production from SAGD) after its temperature exceeds about 196 °C

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,607
Score d'incertitude au seuil0,975

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations16
Publié2006
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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