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Enregistrement W1748396344 · doi:10.3968/6644

Study of Mechanisms of Enhanced Oil Recovery by Multi-Thermal Fluids

2015· article· en· W1748396344 sur OpenAlexvenueno aff
Fengyi Zhang, Wankun Xu, Xiaohong Liu

Notice bibliographique

RevueAdvances in petroleum exploration and development · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetroleum engineeringThermal fluidsSubmarine pipelineAdaptabilityEnhanced oil recoveryThermalSteam injectionPermeability (electromagnetism)Oil viscosityOil productionEnvironmental scienceProcess (computing)Petroleum reservoirViscosityMaterials scienceGeologyGeotechnical engineeringChemistryThermodynamicsThermal resistance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new process using multi-thermal fluids as an innovative technique for recovery of offshore heavy oil has been used in Bohai oilfield pilot tests. However, the mechanisms of its enhanced oil recovery and reservoir adaptability (sensitivity) have not been studied in depth. Through theoretical, numerical simulation and experimental analyses, the stimulation mechanisms of various components in this process and the coupling effects between these components in terms of enhanced oil recovery are studied and analyzed in detail. In addition, using oil viscosity, rock permeability and heterogeneity parameters of heavy oil reservoirs in the Bohai oilfield, production results and adaptability to reservoir conditions between the standard steam stimulation process and the stimulation process of multi-thermal fluids are compared. The results indicate that the latter process can enlarge the radius of a thermally swept volume, increase formation energy, and reduce heat loss, but the total enthalpy carried by this process drops slightly. Consequently, the process of multi-thermal fluids stimulation is more suitable to heavy oil reservoirs whose oil viscosity is not too high, heterogeneity is relatively weak, oil formation is thin and natural energy is low. Key words: Offshore heavy oil reservoirs; Multi-thermal fluids; Cyclic steam stimulation; Stimulation mechanism; Production efficiency; Reservoir adaptability; Bohai oilfield

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,714
Score d'incertitude au seuil0,591

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,238 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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