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Enregistrement W4293279419 · doi:10.2118/212274-pa

A Novel Analytical Model for Steam Chamber Rise in Steam-Assisted Gravity Drainage

2022· article· en· W4293279419 sur OpenAlexaff
Cunkui Huang, Shengfei Zhang, Qiang Wang, Hongzhuang Wang, Haibo Huang, Xiaohui Deng

Notice bibliographique

RevueSPE Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensAlberta Innovates
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSteam-assisted gravity drainageInjectorPetroleum engineeringSteam injectionPermeability (electromagnetism)MechanicsEnvironmental scienceEngineeringOil sandsMechanical engineeringMaterials scienceChemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Fluid flow and heat transfer during steam chamber rise (ramp up) in the steam-assisted gravity-drainage (SAGD) process is very complex. The majority of existing analytical models fail to capture the physics of this stage and their estimations of oil production and steam/oil ratio (SOR) may be questionable. This paper presents a new analytical model to predict the advancing velocity of the steam chamber in the vertical direction, correlations of oil production rate and SOR, and the evolution of chamber profile during this stage using material/energy conservation and gravity-drainage theory. The new analytical model was validated against field observations, laboratory measurements, and numerical simulations. Results showed that the new analytical model not only successfully predicted oil production rate and SOR with improved reliability and accuracy but also for the first time properly predicted the chamber profiles with time during the ramp up stage. Using this model, impacts of the key parameters were investigated. The investigation revealed that permeability anisotropy had a considerable impact on development of the chamber profile. Under the constant horizontal permeability condition, the smaller the ratio of vertical to horizontal permeability, the shorter and wider the chamber profile. A small subcool control strategy could boost oil production and steam chamber growth, which is consistent with experiments and field data. Investigation also found that increasing the distance between injector and producer was beneficial for oil production. However, changing this distance may cause some operating/performance/economic problems and so should be approached cautiously. This paper represents the first time that the evolution of chamber profiles in the ramp up stage was characterized mathematically. Useful guidance for operators on improving ramp up performance can be extracted directly from this model.

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,524
Score d'incertitude au seuil0,711

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,248 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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