Optimization of the Steam Alternating Solvent Process Using Pareto-Based Multi-Objective Evolutionary Algorithms
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Steam alternating solvent (SAS) process has been proposed as a more environmentally friendly alternative to traditional steam-based processes for heavy oil production. It consists of injecting steam and a non-condensable gas (solvent) alternatively to reduce the oil viscosity. However, optimizing multiple process design (decision) variables is not trivial since multiple conflicting objectives (i.e., maximize the recovery factor, reduce steam–oil ratio) must be considered. Three different multi-objective evolutionary algorithms (MOEAs) are employed to identify a set of Pareto-optimal operational parameters. A multi-objective optimization (MOO) workflow is developed: first, a 2D reservoir model is constructed based on the Fort McMurray formation. Second, a sensitivity analysis is performed to identify the most impactful decision parameters. Third, two response surface (proxy) models and three different MOEAs are employed and compared. This paper is the first to compare different MOEAs for optimizing a wide range of operational parameters for the SAS process. The results show that if more steam is injected, extending the steam cycle duration is preferable. Conversely, if more solvent is injected, it is recommended to start with injecting a solvent with high propane concentrations over short cycles and switch to lower propane concentrations over long cycles near the end.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».