2. Seismic Properties of Heavy Oils — Measured Data
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Notice bibliographique
Résumé
Introduction With a high demand of hydrocarbon worldwide, conventional oil production is quickly approaching its peak. Inevitably, heavy oil and bitumen (ultraheavy oil) will emerge as “new” (so-called unconventional) hydrocarbon resources because of their tremendous potential. Currently, more than 50% of Canada's oil production is from heavy oils (Alboudwarej et al., 2006; Hinkle and Batzle, 2006). Such heavy oils are highly viscous, difficult to move in reservoirs, and much more expensive to produce. In addition to mining and other cold production methods, many different techniques (e.g., thermal, chemical, or in situ combustion, etc.) have been applied to mainly reduce viscosity and assist the heavy-oil production. None of these techniques have matured completely yet, and engineering developments are occurring rapidly. These techniques remain expensive in terms of energy and resources used (lots of water) and in terms of efficiency and overall environmental impact. The steam-assisted gravity drainage (SAGD) technique is a current popular technique. In a steam chamber, more than 60% of oil in place can be produced (Caruso, 2005; Gupta, 2005). However, on a reservoir scale, efficiency can be low (approximately 15% with different resources). Clearly, seismic techniques hold great potential for assisting reservoir characterization and recovery monitoring. Monitoring has been demonstrated successfully in several fields [Cold Lake (Eastwood et al., 1994) and Duri Field, Indonesia (Jenkins et al., 1997)]. However, to be effective, we must understand the seismic properties of the heavy oils and the heavy-oil sands. This understanding of in situ properties is the key to bridging the seismic response to reservoir properties and changes. Schmitt (2004) provided a general review of rock physics as related to heavy-oil reservoirs. Here, we examine the seismic properties of heavy oils in detail.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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.
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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 découle