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Enregistrement W4392726846 · doi:10.2118/218061-ms

An In-Depth Evaluation of Toe-To-Heel Air Injection Application in a Heavy Oil Reservoir Underlain by Bottom Water. Kerrobert Case

2024· article· en· W4392726846 sur OpenAlexaboutno aff
Alex Turta, A.K. Singhal, Mohammad Nurul Islam, M. Greaves

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeelGeologyPetroleum engineeringEnvironmental scienceGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Toe-To-Heel Air Injection (THAI) is an efficient in-situ combustion (ISC) process in which a horizontal producer is located close to the bottom of an oil layer with its toe close to a vertical air injection well. Once initiated, the ISC front propagates from the toe to the heel region of the horizontal section of the producer. THAI provides more control over the direction of the ISC front propagation (guided by the horizontal section of the producer), and it preserves the in-situ upgrading of the oil due to its short-distance oil displacement feature. Because of its controlled gas-liquid segregation, THAI is designed to mitigate the severe override experienced in conventional ISC processes. The Kerrobert THAI Project represented the second testing of THAI in the field, and it was designed and implemented by Petrobank Energy and Resources ("Petrobank"), based on the THAI patent (US Patent No. 5626191, 1997, Canada Patent No. 2176639, 2000). The patents basically describe two separate well applications: a direct line drive (DLD) configuration and a staggered line drive (SLD) configuration, for which birds-eye views are provided in Figure 1 and Figure 2, respectively. An illustrative cross-section of the process is shown in Figure 3; the start-up region is shown in all these pictures. The patents indicate that the vertical injector should be perforated high in the oil formation in both cases. The Kerrobert Project was designed to use DLD well configuration, but during the operation, SLD configuration was also tested in a few cases.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,268 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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