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Enregistrement W1963536291 · doi:10.2118/137824-ms

Improving the Performance of Vapor Extraction of Heavy Oil and Bitumen Using the Warm VAPEX Process

2010· article· en· W1963536291 sur OpenAlexafffund
Nima Rezaei, Omid Mohammadzadeh, Ioannis Chatzis

Notice bibliographique

RevueCanadian Unconventional Resources and International Petroleum Conference · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSolventMaterials scienceSuperheatingAsphaltResidual oilPetroleum engineeringIsothermal processPulp and paper industryChemical engineeringWaste managementEnvironmental scienceChemistryComposite materialThermodynamicsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The advantages of solvent-based enhanced oil recovery processes for production of heavy oil and bitumen have always been sacrificed with their low oil production rates and also high solvent costs. Attempts have been made to integrate the solvent and thermal processes to attain better recovery techniques in terms of improved oil production rate, oil quality, and material and energy requirements. In this paper, the process of warm VAPEX is introduced where the injected solvent is superheated. The temperature of solvent vapor (nC5), permeability of packed medium, and the viscosity of oil in place were considered as experimental factors. The VAPEX experiments were performed at 3 temperature levels (36, 43 and 50 °C) using Cold Lake bitumen and Lloydminster heavy oil at two permeability levels (220 and 830 Darcy). The performance of the warm VAPEX process was compared to that of the conventional VAPEX. The packed model was placed in an isothermal bath of circulating hot air to lower the heat loss to surrounding and also to avoid temperature variations of the environment between different trials. During the experiments, the live and dead oil production rates, solvent content analysis, asphaltene content analysis and also residual oil analysis were conducted. The production performance was enhanced, to some extent, when the solvent was allowed to condense, by lowering the temperature of the isothermal bath below the solvent dew point temperature. However, upon a moderate degree of superheating (i.e., the mid-level temperature of 43 °C), the bitumen production was substantially increased at both levels of permeability. The solvent content and solvent-to-oil ratio during the warm VAPEX process decreased with increasing the degree of superheat. Except for the warm VAPEX trial at bubble point temperature, the solvent-to-oil ratios were lower in the warm VAPEX, as compared to the baseline. The asphaltene content analysis showed insignificant deposition of asphaltene during the conventional VAPEX process in which condensation did not occur. On the other hand maximum asphaltene precipitation was achieved at the lowest temperature level (bubble point temperature). At a fixed level of permeability and initial oil viscosity, the residual oil saturation increased with the level of solvent superheating. Therefore, by applying optimal operating conditions, the oil production rate significantly increases while the solvent-to-oil ratio decreases as a result of decreased solubility of solvent in the bitumen. Both factors favor the economy of the VAPEX process. In-situ upgrading of the crude will also occur, which contributes to the improved quality of the produced oil.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,235 · 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'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

Citations15
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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