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Enregistrement W1910716197 · doi:10.3968/j.aped.1925543820130602.1830

Research of Improving Super Heavy Oil Properties Through Flue Gas

2013· article· en· W1910716197 sur OpenAlexvenueno aff
Bin Li

Notice bibliographique

RevueAdvances in petroleum exploration and development · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlue gasSolubilityViscosityPetroleum engineeringVolume (thermodynamics)ChemistryWaste managementOil viscosityFlueEnvironmental scienceMaterials scienceEngineeringThermodynamicsOrganic chemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Flue gas capacity of improving super heavy oil properties was investigated by laboratory experiment, and the experimental results showed that flue gas could play a role of swelling and reducing viscosity after being dissolved in super heavy oil. Within the experiment temperature range, flue gas maintained smaller solubility and volume factor in super heavy oil, and the viscosity of oil and gas mixture appeared a sharp fall after flue gas being dissolved in super heavy oil, meanwhile the viscosity reduction rate fundamentally appeared a linear increase. Flue gas assisting SAGD feasibility was analyzed, and the results showed that flue gas could obviously enlarge the steam chamber extension in the transverse direction and slow down the rate of increase in the longitudinal direction after being injected with steam. As a result, it could play a very good effect of adjusting steam chamber shape and temperature distribution. Therefore flue gas assisting SAGD is feasible, which is also an important means of improving development effect and enhancing oil recovery for super heavy oil reservoir SAGD in the middle and later periods. Key words: Super heavy oil; Flue gas; Solubility; Volume factor; Viscosity

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,892
Score d'incertitude au seuil0,436

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 savante0,0000,002
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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