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Enregistrement W4323657723 · doi:10.2118/212768-ms

An Analytical Approach for Optimizing the Subcool of Non-Condensable Gas (NCG) Assisted Heavy Oil Production: Predictions & Limitations

2023· article· en· W4323657723 sur OpenAlexaff
Giuseppe Rosi, Da Zhu, Hossein Izadi, Mahdi Mahmoudi, Vahid Fattahpour, Morteza Roostaei, Aubrey Tuttle, Jesse Stevenson, Colby Sutton, Ian D. Gates

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSteam injectionFraction (chemistry)AutoclaveHydrostatic equilibriumThermodynamicsMechanicsChemistryPetroleum engineeringEnvironmental scienceMaterials sciencePulp and paper industryChromatographyEngineeringPhysicsMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,232 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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