Comprehensive experimental study and numerical simulation of vapour extraction (VAPEX) process in heavy oil systems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract There are significant heavy oil and bitumen resources in Canada. Global energy demand is rising while environmental constraints make heavy oil recovery more challenging. Therefore, looking for an economically viable and environmentally‐friendly heavy oil recovery technique is essential. Recently, solvent‐based heavy oil recovery techniques (i.e., VAPEX) have attracted attention due to their economic and environmental advantages over thermal methods. In this research, an extensive experimental and numerical simulation study on the VAPEX technique was carried out to provide more in‐depth information about key parameters which affect the ultimate performance of the VAPEX process. For this purpose, VAPEX experiments were conducted in two large‐scale physical models and various solvents were utilized. PVT experiments were also carried out, and CMG's STARSTM was used for numerical simulation studies and to history‐match the experimental results. Image analysis of the VAPEX chamber evolution showed that the highest sweep efficiency was observed after injecting propane, followed by butane, a propane/carbon dioxide mixture, a propane/methane mixture, carbon dioxide, and methane. The experiments were simulated numerically, and satisfactory history‐matching results were achieved. The major difference between the experimental and simulation results was observed after the first breakthrough of the solvent. In addition, the results showed that injection and production well configurations significantly affected the recovery performance of the process. A longer distance between the injection and production wells alongside the drainage height will increase the production rate in VAPEX.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».