Maximizing Value from Advanced Reservoir Management at Suncor's Firebag SAGD Operation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Suncor's Firebag Steam Assisted Gravity Drainage (SAGD) project has been in operation since 2004 and a total capacity of 215 mbbls/d of bitumen.1 It is Suncor's largest in situ operation, with approximately 600 wells. Maximizing the value of the capital investment and operating cost requires a focused effort on reservoir management. This study focused on reservoir management and optimization at Firebag. With steam being the energy delivery system to the reservoir, it is imperative that it is distributed in a manner that optimizes usage and results in the lowest feasible Steam to Oil Ratio (SOR). A systematic and repeatable approach to reservoir management and optimization for SAGD thermal operation has been developed with two decades of experience. The primary concepts include chamber pressure optimization/management, mass, and energy balance, steam, and fluid leak-off management among well pads, non-condensable gas (NCG) co-injection, and energy recovery for late-life SAGD. For the Firebag site, reservoir management translates to determining optimum rates and pressures for over 250 injection wells in various stages of maturity. Since NCG is often added to the steam, it is critical to also determine when and what quantities can result in the best performance. The decision-making process for the operation has been significantly improved and streamlined by using a data-informed approach. A very large data set for analysis along with advanced sector and field scale reservoir simulation have been proven to be very effective in creating optimum parameters for operation. Capitalizing on operational experience and using leading digital tools, a comprehensive software platform has been developed to assist in monitoring Key Performance Indicators (KPIs). This instrument is being further enhanced to provide and implement real-time operating parameters. With fixed steam generation assets, it is imperative to maintain or lower field SOR to accommodate new pad development while preserving nameplate production volumes and meeting greenhouse gas objectives. While maturing pads generally require less steam over time, incremental initiatives are necessary to offset more challenging reservoir quality. Optimizing pressure and/or introducing NCG in mature pads are examples of two approaches to recovering a significant amount of energy and achieving sustainable operation at a lower steam rate.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».