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Enregistrement W4241108015 · doi:10.2118/2003-172

Mathematical Modelling of Transport Processes During Wellbore Heating in Tar Sand and Bituminous Reservoirs

2003· article· en· W4241108015 sur OpenAlexaff
K. Karmaker, B.B. Maini, A.A. Jeje

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCitationOil sandsWellborePetroleum engineeringAsphaltEngineeringGeologyEnvironmental scienceOperations researchLibrary scienceArchaeologyComputer scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Enhanced oil recovery (EOR) processes sometimes involve wellbore heating by means of electromagnetic radiation, electrical heating, or steam injection. When a wellbore is heated in tar sands and bituminous reservoirs, many thermo-physical properties of bitumen and rock matrix can change significantly and thereby alter the fluids and heat flow behaviour. This paper presents the development of a mathematical formulation that describes the flow behaviours of heat and fluids around a wellbore during the initial period of heating in tar sands and bituminous reservoirs. The model shows that the transient temperature distribution is not affected significantly by convection. However, the pressure distribution exhibits an abnormally high pressure build-up resulting from the relative thermal expansion of in-situ bitumen in the region where the temperature is slightly higher than the reservoir temperature. The mathematical model can be used to obtain predictions of pressure-temperature distributions around heated wellbores, well communication time required in steam assisted gravity drainage (SAGD) process, and well stimulation and absolute permeability improvement resulting from progressive shear dilation in low permeability bitumen and tar sand reservoirs. Introduction The recovery of oil from tar sands and bitumen reservoirs is difficult because of the very high viscosity at reservoir conditions. For instance, the in-situ viscosity of bitumen in the Athabasca oil-sand deposit has been estimated to be more than 106 cp1. The basic mechanism of thermal recovery processes is to increase the reservoir temperature and thereby reduce the oil viscosity to make it mobile. Besides the viscosity, other physical properties of bitumen and rock matrix can also change considerably during formation heating. Based on a study with geomechanical/thermal reservoir simulation, Collins et al.2 have showed that the injection of high pressure steam into the oil sands during the SAGD process induces stress changes, and these cause increase in permeability. Laboratory test results3 have showed that the structural damage of rocks may result from differential expansion of mineral constituents. In tight reservoirs, localized fractures might be created due to the expansion of fluids in dead-end pores. An increase in temperature can also affect reservoir production mechanisms through changes in the mobility of fluids, interfacial tension, and many other parameters. It is important, while heating a wellbore in a reservoir with certain type of lithology, to know whether or not such changes in formation physics are likely to occur. In many circumstances, such thermo-physical changes could also induce formation damage and alter the reservoir flow behaviour irreversibly. The predictions of reservoir flow behaviour and all these parametric changes require an accurate model for temperature and pressure distributions in the formation during heating. However, such predictive models are still lacking in literature. Particularly, in low permeability bituminous reservoirs, the pressure and temperature distributions are inter-dependent due to the facts that (1) the thermal expansion of bitumen is an order of magnitude greater than that of reservoir rock matrix and (2) the viscosity of bitumen changes dramatically with temperature. As a result, the relative thermal expansion of bitumen and other fluids present within pores can cause the reservoir pressure to increase remarkably with the increase in temperature.

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 enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,554

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations0
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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