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Enregistrement W4254052949 · doi:10.2118/03-03-06

Sand Production in Oil Sand Under Heavy Oil Foamy Flow

2003· article· en· W4254052949 sur OpenAlexafffundabout
R.C.K. Wong

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Petroleum Technology · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésOil sandsGeomechanicsPetroleum engineeringEnvironmental scienceOverburdenUnconventional oilOil productionGeologyPetroleumOil fieldGas oil ratioFlow (mathematics)Fossil fuelGeotechnical engineeringWaste managementMaterials scienceEngineeringAsphalt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Sand production and foamy oil flow are the two key factors contributing to successes in cold flow production in Alberta and Saskatchewan. However, the two mechanisms have been studied and treated separately as geomechanics and multiphase flow problems, respectively. This paper describes special experiments that were designed to combine these two processes, and conducted to study their interaction. The experiments involved flow of heavy oil with no dissolved gas (dead oil) and heavy oil with dissolved gas (live oil) in natural, intact heavy oil sand cores. It was found that gas nucleation in heavy oil is the major factor in causing the initiation of sand production in oil sand. This finding is consistent with field observations. A mathematical framework for sand production in heavy oil reservoirs was developed based on the experiments' observations. This model includes the effects of geomechanics and gas exsolution phenomena such as strength of oil sand, stress distribution in the reservoir, solution gas diffusion, foamy oil gas, and fluid phase properties. Introduction Sand production and foamy oil flow are interrelated mechanisms in primary production (cold production) of heavy oil reservoirs in Alberta and Saskatchewan. Massive sand production could cause excessive deformation in oil sands and the overburden, resulting in detrimental effects on the wells and production facilities. However, sand control measures tend to reduce the oil production rate. Numerical studies(1–4) have been conducted to predict sand production in heavy oil reservoirs. However, limited experimental work has been performed to study the sand production in oil sand. Tremblay et al.(5, 6) used a computer tomography imaging technique to examine the sand production process in sandpack columns using dead oil injected at a constant rate. They observed that a channel-like cavity was developed and evolved under a critical flow pressure gradient. However, there is no reported experimental study on sand production using natural oil sand cores and live heavy oil. The main objective of this paper is to investigate the effects of bitumen, oil sand interlocked structure, pressure gradient, and gas exsolution on the sand production near a perforation in a heavy oil reservoir. The first part of this paper describes the testing material, testing equipment, test details and results. The second part focuses on the interpretation and analysis of the test results and field observations, followed by conclusions. Details of the mathematical models used in the analysis of the test results are presented in the Appendix. Testing Material and Equipment The oil sand cores (Clearwater formation) for the experimental study presented in this paper were recovered at a depth of 424 m from an observation well (3-66-4-W4M) at a site near Cold Lake, Alberta. Core sampling was carried out using a conventional rotary core barrel of 89 mm inside diameter. Cores recovered were frozen at the site and kept inside PVC tubes in a freezer. Prior to any testing, the frozen cores were X-Rayed for sample selection. A high-pressure (70 MPa capability) stainless steel triaxial cell was used to conduct the sand production tests.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,186 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations14
Publié2003
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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