Investigation Of Hybrid SAGD Using Carbon Dioxide, Propane, Nitrogen and Methane
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates a hybrid SAGD (steam-assisted gravity drainage) process utilizing four gaseous solvents, namely, carbon dioxide, propane, nitrogen and methane that are co-injected with steam at different concentrations of 5.0, 7.5 and 10.0 wt%. The objectives are to evaluate and compare the effectiveness of non-condensable gases like methane, nitrogen and carbon dioxide with those of condensable hydrocarbons like propane; to evaluate the performance of hybrid SAGD applied to depleted, low-pressure oil reservoirs; and to numerically simulate the experimental results and obtain tuned relative permeability curves. For this purpose, rigorous experimentation is done using a laboratory-scale, cylindrical replica (i.e., physical model) of an oil reservoir with a set of parallel horizontal injection and production wells. A numerical process model is developed, simulated, and calibrated with the help of experimental data. The experimental setup incorporates i) an injection system designed to co-inject solvent and steam at the required injection temperature of 195°C and pressure of 1.45 MPa, gauge; ii) a production system designed to collect the produced fluids and measure the fractional flow of each phase while ensuring smooth operation with minimal variations in production pressure; and iii) control systems designed to precisely control the heaters temperatures. The experiments are performed at isothermal conditions with model permeability and porosity, respectively, 10.7 Darcy and 32%. It is observed that for low pressure reservoirs, oil recoveries with co-injected solvents are at least 18% more than that from steam alone. On an equal-weight-percentage basis, methane is found to be the best solvent, and results in the highest oil recovery of 50.7% of the original oil in place. Compared to non-condensable gases, propane has the highest solvent retention of up to 15%. The gases with higher solubility in heavy oil, like carbon dioxide and propane, show a reduction in oil recovery with an increase in feed solvent concentration. A numerical model of the process is developed and simulated using Computer Modelling Group’s (CMG) WinProp and STARS simulators. For the solvents that are found to be promising, the simulated oil, water and gas recoveries are history-matched with their experimental counterparts by adjusting the relative permeability curves. The resulting, calibrated model is able to predict oil, water and gas recovery in the hybrid SAGD process with less than 5% relative error.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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.
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 ».