Time-Lapse Surveillance of Multiphase Reservoirs in Harsh Environments Using Heat-Flask Next-Generation Pulsed Neutron Logging Technology
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Heavy oil production often requires a thermal recovery technique. An accurate understanding of the current reservoir fluid components in the post-steam injection stage is essential for evaluating the efficiency of the thermal recovery process and making timely reservoir management decisions. This paper presents the characterization of steam propagation and subsequent heavy oil and water redistribution in a thermal recovery process using heat-flask next-generation pulsed neutron (PN) well logging technology. We developed a next-generation multidetector PN tool equipped with a heat-flask housing for logging wells where the thermal heavy oil recovery process is implemented. The key features of the next-generation PN tool include upgrading a pulsed neutron generator (PNG), denser and higher gamma-ray count rates, higher-resolution lanthanum bromide (LaBr3) detectors, and a digital electronics system. These improvements in the tool enabled faster acquisition of the required pulsed neutron data without sacrificing data quality. Moreover, these enhancements allowed the simultaneous acquisition of two different types of PN measurements, which historically required two separate logging runs. The two primary datasets are (1) a salinity-independent time-spectra-based gamma-ray ratio measurement sensitive to the steam volume and (2) inelastic energy-spectra-based C/O ratios that mainly differentiate oil from water. Tool-, well- and reservoir-specific forward modeling of two PN measurements was performed using the Monte Carlo N-Particle (MCNP) method. Two salinity-independent nuclear data and predicted stochastic models were integrated to quantify multiphase formation volumes simultaneously. We present a case study of time-lapse monitoring of steam-flooded heavy oil reservoirs using legacy and new PN tools in a steam-assisted gravity drainage (SAGD) project. Before steam injection, a base log run was acquired to identify the unperturbed heavy oil distribution. Subsequent logging runs were performed after steam was injected. A comparison of the acquisition time and data quality from the previous- and next-generation PN tools revealed that equivalent quality data were recorded at least three times faster with the next-generation tool than with the previous-generation tool. Furthermore, PN surveillance revealed steam chamber growth and heavy oil distribution profiles. With the introduction of the next-generation PN tool and heat-flask housing, PN well logging in harsh environments at temperatures exceeding 175 degrees Celsius (or 350 degrees Fahrenheit) became efficient. In addition, compared with the conventional sequential approach, an innovative PN data analysis technique effectively characterized and quantified three fluid components with the simultaneous use of two PN measurements.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 tête enseignante, 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 ».