Application of Temperature Fall-Off Interpretation Method in Superheavy Oil or Oil Sand SAGD Process
Notice bibliographique
Résumé
SAGD technology has been successfully and widely applied in the development of superheavy oil and oil sand projects. Before normal SAGD process, some preheating ways are often needed to realize interwell hydraulic connection, and this means that determining reasonable SAGD conversion timing from the preheating stage is an essential precondition for good performance. Previous numerical simulations or qualitative analysis of temperature fall-off data are often adopted in the industry, but they have deficiencies in terms of dependent on static geological model or insufficient data utilization. Therefore, on the basis of the temperature and pressure monitoring process comparison in China’s superheavy oil and Canada’s oil sand projects, this paper proposed a temperature fall-off interpretation model to obtain thermal diffusivity and preheating radius at different measurement points along the horizontal section by combining an unsteady thermal conduction model under constant heating power of wellbores in the radial coordinate system and approximately unsteady thermal conduction model with constant wellbore temperature and Fourier’s law of thermal conduction. Besides, the duration time, interpretation method, and application flow chart of temperature fall-off test were presented. Then, it was validated to successfully determine the timing of SAGD conversion from the preheating stage by an example combining with tracking numerical simulation, temperature inflection point analysis, and index analysis during the partial-SAGD and initial SAGD stages. The findings of this study can help determine the SAGD conversion timing from the preheating stage simpler and faster especially for the case of long horizontal well section deployed with more temperature measurement points.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».