An Analytical Approach for Optimizing the Subcool of Non-Condensable Gas (NCG) Assisted Heavy Oil Production: Predictions & Limitations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract NCG is increasingly being co-injected with steam in heavy oil production systems to reduce heat loss and greenhouse gas emissions, as well as to maintain reservoir pressure. Given increased use of NCG co-injection, the validity of conventional subcool models must be revisited since they assume that the steam chamber is comprised of water alone. The current study makes modifications to the pure-steam hydrostatic subcool model, as well as the Yuan & Nugent (2013) subcool model to account for the presence of NCG in the steam chamber. Using typical values from the Athabasca oilfield, the study then compares the liquid-height predictions made by the original and modified models and proposes rules-of-thumb that correct for the presence of NCG. In general, increasing NCG in the steam chamber results in a reduction in subcool relative to pure steam. According to modified hydrostatic model, to achieve a liquid-pool height equal to that of pure steam injection, the subcool must be increased by 0.60K per 1% increase in the vapor-phase molar fraction. In contrast, over a wide range of production rates and drawdowns, the modified Yuan & Nugent (2013) model predicts that to achieve a liquid-pool height equal to that of the pure steam case, the subcool must be increased by 0.66K per 1% increase in the vapor-phase molar fraction. Despite the rule-of-thumbs being qualitatively in line with expectations, they suffer from the inability to accurately calculate subcool from field data. The final section of the paper reviews limitations of subcool as a well performance metric and proposes an alternative method of assessment that relies on data that are more readily available to operators.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».