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Enregistrement W4252537944 · doi:10.2118/2003-045

SAGD Wind-Down: Lab Test and Simulation

2003· article· en· W4252537944 sur OpenAlexaboutno aff
L. Zhao, D.H.-S. Law, T.N. Nasr, R. Coates, H. Golbeck, G. Beaulieu, G. Heck

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2003
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueIonosphere and magnetosphere dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTest (biology)Marine engineeringComputer scienceEnvironmental scienceAerospace engineeringEngineeringGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract As SAGD moving from pilot test to commercial operation, a number of areas need to be dealt with. These include diagnosing and solving operational problems and improving energy efficiency. One of the methods of improving energy efficiency is to prolong oil production after steam injection stops by using energy in place. The results of a laboratory experiment and corresponding numerical history matching are reported in this paper. The study showed that the hot chamber continued its expansion after steam injection was stopped and a gas injection was initiated. The continuous expending period represented the most productive period in the gas injection wind-down process. A total of 12.5% of OOIP was recovered during wind-down. Successful history matching of both oil production curve and temperature profiles at different times demonstrated that the numerical simulation could handle the gas/steam mixing phenomena. Gas concentration profile from numerical simulation indicated that gas was concentrated at the region where oil saturation was experiencing big changes. Introduction The successful tests of the SAGD process at UTF (1, 2) and other pilot projects (3, 4) have established SAGD as a viable technology for in situ recovery of the huge heavy oil and bitumen resources in western Canada. A number of commercial SAGD projects in Western Canada are in the operation, construction, or planning stages (5). However, the SAGD technology is still in the transition from pilot to commercial operation. The development of the technology is currently focusing on two areas. The first is to diagnose and solve operational problems. In field operations, many projects have encountered difficulties, such as lower than expected oil production rate, higher than expected steam-oil ratio (SOR), or premature production rate decline. In each case, the cause of the problem needs to be identified in order to develop methods to deal with the problem and avoid the problem in the future. The second area of SAGD development is to improve energy efficiency as the costs of fuel and associated water treatment account for a large portion of the oil production cost. These developments include hybrid processes using co-injection of steam and solvent (6, 7, 8), or steam and non-condensable gas (9). The hybrid processes take advantage of both heating by steam and dilution by solvent. The injection of non-condensable gas is intended to reduce heat loss to the overburden therefore improve SOR. With this idea in mind, efforts have been directed to developing SAGD wind-down methods. At a certain stage of SAGD operation, as instant SOR increases, there is no more economic benefit to continue pure steam injection. At this stage, a wind-down process can be started to utilize energy in place and to continue oil production. A numerical simulation and economic evaluation study (10) showed that a co-injection of steam and non-condensable gas gave the best result. Recently, the results of co-injection of steam with flue gas into UTF Phase B as a wind-down process was reported (11). The wind-down process performed better than expected.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,668
Score d'incertitude au seuil0,998

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)0,0050,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,210 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations6
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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