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Enregistrement W4236506155 · doi:10.2118/2007-022

Optimization of Solvent Aided Process

2007· article· en· W4236506155 sur OpenAlexaff
Suraj Gupta, Simon Gittins

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCitationComputer scienceCorporationOperations researchLibrary scienceWorld Wide WebProcess engineeringEngineeringBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Solvent Aided Process (SAP), described previously by the authors, is an improvement to SAGD that promises to enhance the economics of bitumen/heavy oil recovery projects and reduce their impact on the environment. In SAP, a small amount of hydrocarbon solvent (such as a low molecular weight alkane) is introduced as an additive to the injected steam during SAGD. The viscosity of the oil thus is reduced due to solvent dilution in addition to heating. SAP holds the promise of significantly improving the energy efficiency of SAGD, thus reducing the heat requirement. Encana's field trials of SAP, discussed elsewhere, have shown the practical upside of this process. This paper discusses two conceptual optimizations of SAP. SAP reduces the effective steam-oil ratio of SAGD. However this comes at a cost, as a part of the injected solvent is retained in the reservoir and lost in terms of economics. The smaller this cost is, the better are the economics of SAP. In this paper, the merits and drawbacks of using two alternate substances - SO2 and olefinated light alkanes - as solvents are discussed. Bottom-up SAP is a special geometrical configuration of SAP, discussed before. In this variant of the SAP process, bitumen recovery progresses from the bottom to the top of the reservoir, and employs injector and producer wells that are spaced horizontally apart rather than being in the same vertical plane. For large horizontal spacing between the injector and producer in a well pair, rates are low. On the other hand, for small spacing the capital associated with the project is high. This paper explores the optimal horizontal spacing between the wells in a Bottom-up SAP well pair. Introduction SAGD relies primarily on heat supplied to the reservoir by steam for reduction in the viscosity of oil1. In SAP2,3,4,5, solvent dilution is also taken advantage of to aid this viscosity reduction. The result is an enhanced rate of oil production and recovery leading to superior economics with lower energy intensity and impact on environment. To further improve the economics and energy efficiency of the process, in this paper two optimizations of SAP are discussed, namely, employment of inexpensive solvents and optimal configuration of Bottom-up SAP. SAP economics depend on the extent of the residual solvent in the reservoirs3 such that the higher the inventory and cost of the un-recovered solvent, the less advantageous to carry out SAP. In principle any of the commercially available light alkanes (e.g., Propane, Butane or Natural Gas condensate) can be employed for SAP. However these liquids tend to be expensive due to their multiple uses in the industry and their price generally varies in synch with the light sweet crude. This fact naturally offers an opportunity to further improve the economics of SAP by looking for other solvents and the discussion below describes two such alternate, inexpensive solvents.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,608
Score d'incertitude au seuil0,984

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations10
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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