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Enregistrement W4391576212 · doi:10.1021/acs.energyfuels.3c03801

Impact of Inflow and Outflow Rate Control to Minimize Freshwater Usage: Historical Canadian Steam-Assisted Gravity Drainage Operations versus Numerical Simulations

2024· article· en· W4391576212 sur OpenAlexafffundabout
Hossein Izadi, Juliana Y. Leung, Mohammad Soroush, Morteza Roostaei, Mahdi Mahmoudi, Jesse Stevenson, Aubrey Tuttle, Colby Sutton, Rashid Mirzavand, Vahidoddin Fattahpour

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence FundMitacs
Mots-clésInflowOutflowPetroleum engineeringSteam-assisted gravity drainageEnvironmental scienceComputer scienceComputer simulationFlow (mathematics)Upstream (networking)Reservoir simulationGeologySimulationMechanicsTelecommunicationsMaterials scienceOil sands

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work delves into the effects of utilizing flow control devices (FCDs) to manage inflow and outflow rates on the performance of steam-assisted gravity drainage (SAGD) wells. The focus is on the impact of FCDs on enhancing oil production and reducing the cumulative steam oil ratio (cSOR). A retrospective analysis is conducted using historical data from Canadian SAGD operations to assess the impact of different flow control strategies. Additionally, numerical simulations are performed for various reservoir types, including homogeneous, simple with shale barriers, and heterogeneous reservoirs. FCDs are simulated based on findings from published flow-loop experiments. The primary benefit of incorporating flow-loop experiment data into the simulation lies in creating a mechanistic model grounded in physics as opposed to relying on empirical correlations. By comparison of the outcomes of both real-world data and numerical simulations, this study examines the influence of different flow rate control strategies on SAGD performance. Analyzing historical data extracted from a database encompassing seven major SAGD projects in Western Canada revealed that the optimal approach to enhance oil production and reduce cSOR involves the joint utilization of liner-deployed inflow control devices (LDICDs) and liner-deployed outflow control devices (LDOCDs). Given the limited availability of public information concerning the technical intricacies of flow rate control strategies and their implications on SAGD well performance, a series of simulations across diverse reservoir scenarios were conducted to investigate the mechanisms underlying the impact of FCDs on SAGD well performance. The numerical simulation findings revealed that the combined deployment of LDICDs and LDOCDs effectively managed hot-spot zones, where the inflow rate exceeded that of other sections along the producer well, leading to improved steam distribution. These results showed a potential increase in oil production of up to 26% and a reduction in the cSOR of up to 17%. This research endeavors to enhance our comprehension of how flow rate control through FCDs influences the performance of SAGD wells. The primary objective is to pave the way for more efficient well designs that contribute to reduced greenhouse gas (GHG) emissions, aligned with climate change mitigation goals.

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 enseignants0,316
Score d'incertitude au seuil0,990

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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