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Enregistrement W4405493025 · doi:10.1002/ese3.2005

Prediction of Heavy Oil Production Based on Geomechanical Analysis in Entire Lifecycle of SAGD

2024· article· en· W4405493025 sur OpenAlexaboutno aff
Dengke Li, Yanchao Li, Shijie Shen, Zupeng Chen, Zhanli Ren, Yuxuan Zhou, Yanfang Gao

Notice bibliographique

RevueEnergy Science & Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDrilling and Well Engineering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNorthwest UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPetroleum engineeringOil productionProduction (economics)GeomechanicsGeologyEnvironmental scienceGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Steam‐assisted gravity drainage (SAGD) technology is an essential means of efficient development of heavy oil, super heavy oil, oil sands, and other unconventional resources in the world. Accurate prediction and evaluation of heavy oil output during SAGD production is a key step of construction optimization design and economic evaluation. The traditional prediction model of heavy oil production does not fully consider many geomechanical factors, such as rock deformation and permeability dynamic evolution. In this paper, a new mathematical model of crude oil production‐geomechanical coupling was established for three stages of the SAGD life cycle (steam chamber breakthrough stage, rising stage, and lateral dilation stage). The influence of the dynamic evolution of rock porosity and permeability on production was fully considered through the sensitivity coefficient of rock strain and permeability stress. It is found that the gap between the new model and the traditional model is larger when the strain and stress sensitivity of the reservoir body is larger. The value calculated by the conventional model is small when the reservoir dilates and large when the reservoir compresses. For Karamay heavy oil in Xinjiang, China, the steam breakout time predicted by the new model is 0.72, 1.50, 1.37, and 1.44 times the conventional model when the volumetric strain is 6%. The heavy oil production of Karamay, Xinjiang, China, Athabasca, and Cold Lake SAGD production areas in Canada was predicted. In the lateral dilation stage of the steam chamber, the predicted values of the model considering geomechanical factors were 1.44, 1.28, and 1.15 times the traditional model, respectively. This model can help field engineers obtain more accurate production of heavy oil and evaluate the significance of reservoir geomechanics in SAGD production.

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)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,175 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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