MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4249364488 · doi:10.2118/2008-184

Laboratory Experimental Testing and Development of an Efficient Low-Pressure ES-SAGD Process

2008· article· en· W4249364488 sur OpenAlexaboutno aff
Odilile Ayodele, T.N. Nasr, Gilles Beaulieu, G. Heck

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLaser-induced spectroscopy and plasma
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProcess (computing)Process developmentDevelopment (topology)Petroleum engineeringComputer scienceProcess engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Certain Athabasca reservoirs have low pressures because they have been depleted due to production of over-laying gas. Other reservoirs are naturally occurring low-pressure shallow bitumen reservoirs. Hence, there is a need to develop or investigate recovery processes under which such low-pressure reservoirs can be developed. As a result of this, experiments were initiated to extend the Expanding Solvent-SAGD (ESSAGD) process application to low-pressure Athabasca reservoirs and in order to evaluate oil recovery from such reservoirs. The goal of these experiments is to develop lowpressure ES-SAGD process with better performance than, or comparable performance to, that of high-pressure SAGD process. This paper describes five sets of laboratory experiments examining recovery processes, which include low-pressure (500 kPag+/- 50 kPag) SAGD experiment, propane-SAGD experiment and multi-component solvent ES-SAGD (at low and high concentrations) experiments; and a high-pressure (2100 kPag +/- 50 kPag) SAGD experiment. The results of these experiments are presented and analyzed in order to evaluate the performance of low-pressure ES-SAGD in comparison to SAGD (at low and high pressure) and propane-SAGD at low-pressure. The processes were assessed for recovery; recovery time; heat loss; steam chamber growth; and energy efficiency. The principal conclusion is that the low-pressure multicomponent solvent ES-SAGD at the right concentration (mostly at low concentration) is fairly competitive with SAGD at high pressure. The energy consumptions per oil recovered for lowpressure multi-component ES-SAGD experiments are much lower than the low-pressure and high-pressure SAGD tests. The propane-SAGD test recovery is very low, even at higher energy consumption, than that of ES-SAGD experiment at low concentration. The work presented in this paper shows that the application of multi-component solvent ES-SAGD process in the field at low-pressure is a practical option. It also shows that bitumen/heavy oil reservoirs that would have remained untapped due to low-pressure reservoirs could be produced at lower energy consumption per oil recovered if a low-pressure ES-SAGD process at low concentration of the diluents is employed in the recovery of the oil. Introduction Certain Athabasca reservoirs have low pressures because they have been depleted due to production of over-laying gas. Other reservoirs are naturally occurring low-pressure shallow bitumen reservoirs. The application of Expanding Solvent-SAGD (ESSAGD) (1–2) to these low-pressure reservoirs has been a major area of attention at Alberta Research Council (ARC) in recent years. As a result of this, experiments were initiated to extend ES-SAGD application to low-pressure Athabasca reservoirs. The goal is to develop low-pressure ES-SAGD process with better performance than, or comparable performance to, that of high-pressure SAGD process and extend ES-SAGD process application to gas-over-bitumen reservoirs and naturally occurring low-pressure reservoirs. In this paper, four low-pressure experiments and one highpressure experiment conducted in a 2-D experimental facility at the Alberta Research Council are presented and analyzed in order to evaluate the performance of ES-SAGD at low pressure. The low-pressure experiments are SAGD, propane-SAGD, high-concentration multi-component solvent ES-SAGD and low-concentration multi-component solvent ES-SAGD experiments. The low and high concentrations refer to the concentrations of the diluent in the ES-SAGD experiments.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,134
Score d'incertitude au seuil0,560

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations12
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian International Petroleum ConferenceMême sujetLaser-induced spectroscopy and plasmaTravaux en français237 207