Steam injection pressures and rates, variable permeabilities systems, and wells alignments parameterization in SAGD: A simulation study
Notice bibliographique
Résumé
SAGD is one of the steam recovery methods of heavy oil, which is typically performed using one horizontal injection well and one horizontal production well. However, multiple injection and production wells might also be utilized. Recently, studies of this method involving steam injection rate and pressure parameterization were performed over limited ranges of these parameters, with limited knowledge of steam injection rate characterization based on different levels of average homogeneity and heterogeneity of permeability systems. Moreover, there are no simulation studies of vertical injectors and multiple horizontal injection wells, or steam injection rates characterization. This paper examines these limitations considering the reservoir and fluid properties of the Liaohe heavy oil field in China. It is revealed that elevating pressures for a given steam injection rate do not have a significant impact on heavy oil recovery performance factors. A recommendation of injection at slightly higher than the initial reservoir pressure (6.3 MPa), which is 6.5 MPa to compensate for steam compression costs. Increasing the steam injection rate within a limited range provides a larger volume for the steam chambers that raise the average reservoir temperature and result in higher oil recovery factors. The positive-rhythm reservoir (permeability rises from the top to the bottom of the reservoir) extracts more oil than that of the negative-rhythm one (permeability decreases from the top to the bottom of the reservoir). The vertical injector has better oil-sweep efficiency compared with the horizontal injector due to more expandable steam chambers with a very small steam chamber rising stage. Two horizontal injectors at the same total steam injection rate as conventional SAGD enhance the oil recovery factor (an increment of up to 15.24 %) and reduce cumulative steam-oil ratio by 3.64.
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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)
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.
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 ».