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Enregistrement W4250130389 · doi:10.2118/2009-068

Review of Thermal Recovery Technologies for the Clearwater and Lower Grand Rapids Formations in the Cold Lake Area in Alberta

2009· article· en· W4250130389 sur OpenAlexaboutno aff
Q. Jiang, B. Thornton, J.R. Houston, S. Spence

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Cyclic Steam Stimulation (CSS) has been a commercial recovery process since the mid 1980's in the Cold Lake area in northeast Alberta. The current bitumen production is over 220,000 bbl/d using CSS from this area. To achieve desired injectivity in the bitumen saturated reservoir, steam is usually injected at a pressure above or close to the fracture pressure of the formation. A relatively high pressure drawdown is created between the wellbore and formation during the production phase, particularly in the early stage of the production cycle where formation compaction and solution gas drive are the two most important recovery mechanisms. The CSS process has limited application in reservoirs with thick bottom water or in reservoirs with fine grain sands. The Steam Assisted Gravity Drainage (SAGD) process has been field tested and commercially expanded in the Lower Grand Rapids and Clearwater Formations in the Cold Lake area. In contrast to CSS, SAGD is a continuous steam injection process that relies on "gravity" and requires a minimum pressure drawdown to drive the reservoir fluids to the wellbore. This provides a significant advantage for SAGD as an option for the reservoirs with bottom water, top gas or with formations with fine grain sands. Several SAGD projects are in operation in different types of reservoirs in the Cold Lake and Lloydminster areas; some with thick bottom water zones. A performance review is conducted based on the available data for various CSS and SAGD projects in the Cold Lake area. The selection criteria between CSS and SAGD technologies for Clearwater and Lower Grand Rapids are discussed. Reservoir modeling results are presented concerning the impact of well placement, reservoir heterogeneity and operating parameters on SAGD performance, based on Osum's Lower Grand Rapids and Clearwater geology in the Cold Lake area. Introduction The Clearwater Formation is the main reservoir focus for thermal commercial development in the Cold Lake area. The Grand Rapids Formation is a secondary thermal reservoir. To date there is one commercial development in the Lower Grand Rapids Formation in the Cold Lake area. Figure 1 shows a Cold Lake location map where the four major operators are IOL, CNRL, Husky and Shell. Osum Oil Sands Corp. is a relatively new participant in the development of Cold Lake bitumen resources. Its leases are also displayed in Figure 1. 1. Development History in Cold Lake Area The development of the Clearwater Formation in the Cold Lake area can be divided into the following stages [1]:laboratory testing and research piloting from 1960 to 1970;field demonstration pilot testing from late 1970s to mid 1980s andcommercial CSS operations since mid 1980s. IOL and CNRL are the two biggest thermal operators in this area utilizing the CSS process, with a combined total bitumen production of 210,000 bbl/d by the end of 2007 [1, 2]. Pilot testing of SAGD in the Clearwater Formation commenced in the late 1990s at Burnt Lake and Hilda Lake. The Burnt Lake pilot has three well pairs and Hilda Lake has two well pairs [3].

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 enseignants0,358
Score d'incertitude au seuil0,653

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations9
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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