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Enregistrement W4245994074 · doi:10.2118/2004-001

Preliminary Numerical Analysis for a Naptha Co-Injection Test During SAGD

2004· article· en· W4245994074 sur OpenAlexaff
J. Boak, C. Palmgren

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEngineering Applied Research
Établissements canadiensPetro-Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTest (biology)Computer sciencePetroleum engineeringGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract and Introduction Steam Assisted Gravity Drainage (SAGD) is a steam-flood process that relies on thermal diffusion and gravity to mobilise bitumen in oil sands reservoirs and allow for recovery. A pair of parallel horizontal wells are drilled near the bottom of the pay zone with approximately 5m vertical separation between them. After an initial circulation phase to establish communication, high quality steam is continuously injected down the injection well while the heated bitumen and condensate flow, due to gravity, to the production well. The volume of low oil saturation left behind is filled with steam and referred to as the steam chamber. The steam chamber grows vertically until it hits the cap-rock at which point it grows laterally away from the horizontal wells(1). A major cost of producing bitumen by SAGD is the energy required to produce steam; thus there is a great drive to improve the energy efficiency of a SAGD project. Solvent addition is expected to increase oil production and improve the energy efficiency of SAGD by combining the thermal process with the diluent mechanism of a solvent (2). A solvent is added to the steam chamber by injecting the solvent-steam mixture continuously from the injector well (3). Reservoir simulations of solvent-steam co-injection were done with a pseudo-compositional thermal reservoir simulator. The effects of co-injecting a multi-component solvent, naphtha, and a single component solvent, propane or pentane, were compared to SAGD. Three pseudo-components were used to model the multi-component behaviour of naphtha. Co-injection of any of the solvents studied (propane, pentane, naphtha) resulted in an improved SOR. The greater the mole ratio of solvent to steam the greater the improvement in SOR. Only naphtha co-injection resulted in an improved oil production rate. All components of naphtha travelled freely in the vapour chamber and accumulated along the vapour chamber front in both the vapour and oil phases. At higher solvent to steam ratios oil production rate decreased due to an accumulation of solvent gas at the vapour chamber front. Reservoir Model Description Simulations of a SAGD well pair were performed using a homogeneous, two-dimensional model of a vertical cross section perpendicular to the wells. Figure 1 shows the layout of the 100m by 1m by 20m model made of 1 metre cubes. Reservoir values typical to MacKay River were used and are listed below in Table 1. The horizontal production well is in grid cell 50, 1, 18 and the horizontal injector is 5 meters above the producer in grid cell 50, 1, 13. The model is bound on the top and bottom by impermeable cap and base rock. No mass or heat transfer can occur through the lateral boundaries of the model. The numerical models considered in this paper provide a preliminary analysis of the complex, three-dimensional system that is expected to exist in reality(4). The following assumptions were made in the course of the numerical study:Bitumen is modelled as "dead" oil, existing only in the oil phase.Water and oil are immiscible.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,231 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations5
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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