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Enregistrement W4415777214 · doi:10.2118/229665-ms

Co-Injection of Foam and Steam in SAGD Using a Modified Well Configuration-A Simulation Study

2025· article· W4415777214 sur OpenAlexaff
Yushuo Zhang, Brij Maini

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermalSteam injectionResidual oilResidualHeat transferEnhanced oil recoveryWork (physics)Oil well

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study investigates the technical viability of combining foam injection with steam in Steam-Assisted Gravity Drainage (SAGD) operations through modified well designs, employing both computational modeling and experimental analysis. The research utilizes a foam system comprising water, non-condensable gas, and surfactants, specifically designed to control gas mobility and minimize residual oil saturation. The foam creates an enhanced thermal barrier beneath the formation cap, effectively reducing heat transfer to overburden strata and improving cumulative Steam-to-Oil Ratio (cSOR). The investigation employs vertical injection wells to position the foam directly under cap rock formations. Numerical simulations were conducted using CMG STARS thermal reservoir simulator, with Long Lake Pad 16 serving as the field prototype. All simulations incorporated no-flow boundaries, with producer wells constrained by maximum vapor injection rates and minimum bottomhole pressure thresholds. A baseline scenario modeling conventional SAGD operations from 2017 to 2027 projected 75,000 m3 of cumulative oil production with a cSOR of 6.19. Comparative analysis revealed that foam co-injection significantly enhanced both oil recovery and thermal efficiency. The foam mechanism effectively moderated gas mobility while reinforcing the insulating gas-saturation layer at the chamber apex, concurrently increasing trapped gas content and decreasing residual oil. Optimal configurations demonstrated substantial cSOR improvements: a three-vertical-injector arrangement achieved 4.3 at 2,500 kPa, while a field-adaptable four-well system at 2,500 kPa (within Long Lake's 2,600 kPa limit) yielded a cSOR of 4.25. These findings confirm foam-assisted SAGD's potential to enhance heavy oil recovery while optimizing thermal efficiency through engineered well architectures.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,296 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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