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Enregistrement W4323655454 · doi:10.2118/212820-ms

Heavy Oil Late Life Energy Recovery—Maximizing the Value of Mature Thermal Assets

2023· article· en· W4323655454 sur OpenAlexaff
Ivan Beentjes, Dmitry Bogatkov

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensSuncor Energy (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTailingsElectricity generationOil sandsWaste managementEnvironmental sciencePetroleum engineeringGeothermal energyAsphaltGreenhouse gasGeothermal gradientThermal energyEngineeringGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Heavy Oil Late Life Energy Recovery (HOLLER) project is the application of geothermal technology in steam assisted gravity drainage (SAGD) wells that are near end of life. While conventional geothermal technology is encumbered by the high cost of drilling deep wells to reach formations with the temperatures required for economic power generation, in situ bitumen producers have access to existing SAGD wells within mature reservoirs that are at shallow depths and high temperatures. The thermal energy from just one SAGD well can produce enough electricity to power thousands of homes for a year and major oilsands producers collectively have thousands of such wells. Our goal is to harness this thermal energy using the existing well inventory to create a closed geothermal system using process effluent water (PEW) such as boiler blowdown or tailings pond water as the heat recovery medium. This strategy has the potential to improve SAGD economics through incremental bitumen recovery, the generation of low-carbon base load electricity, and driving down SAGD greenhouse gas (GHG) emissions by recovering some of the spent energy. This strategy also provides an option to dispose process water and/or tailings water to accelerate the reclamation of tailings ponds. Suncor’s In Situ Technology team applied a stage-gated technology development process to progress HOLLER from Technology Readiness Level (TRL) 0—Idea to TRL 7—Field test. We applied the diverge-converge approach to 30 ideas that were distilled into four recommended commercial solutions. Our de-risking activities include numerical reservoir simulation, chemical process simulation, post-SAGD core and water analysis, laboratory studies for compatibility of various PEW sources with reservoir fluids and rock, core flooding, corrosion studies, facility design, economics, risk and uncertainty analysis, patenting, and testing in the field. As a result of the technology development work, we have developed a three-phase strategy to maximize the value of depleted in situ reservoirs: water disposal, energy recovery and permanent closure. This strategy offers synergies between mining and in situ operations, reduction in GHG emissions and environmental liabilities all while generating a net profit for the enterprise. If applied industry-wide, HOLLER technology has the potential of reducing not only the intensity, but also the absolute GHG emissions, while offering unique opportunities for collaboration between the in situ producers and mining operations. HOLLER is unique in its potential to retroactively reduce the GHG intensity of bitumen already recovered by thermal methods. It offers low emissions incremental bitumen production, nearly emissions-free power generation, increased efficiency of existing facilities through the direct use of recovered heat – while reducing mine tailings liabilities. HOLLER enhances the oilsands industry’s sustainability efforts.

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)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,357

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations0
Publié2023
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