One-Dimensional Mathematical Modelling of Vapour Extraction (VAPEX)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Diffusion-convection mass-transfer process in porous medium is one of the major enhanced oil recovery (EOR) mechanisms of Vapor extraction (VAPEX). Previous work tried Fick’s Law to model the diffusion process, and mostly assumes the diffusion coefficient as a constant in the equation. However, the diffusion coefficient factually is a function of concentration, and thus the effect of its gradient should be included in the governing equation. In addition, bulk flow exist during the VAPEX especially during the solvent chamber rising phase, hence the process may be a diffusion-convection process rather than a pure diffusion process as presumed in previous works. This paper proposes a new one-dimensional (1D) VAPEX mathematical model on the basis of diffusion–convection equation, gravity-based fluid flow equation (Darcy’s law), and mass-conservation equation. The model is directed at a vertical thin cylindrical VAPEX process with injector and producer both setted at the bottom. The solvent chamber is considered as a two-phase area and the oil in it is completely saturated, while the matiral beyond the chamber is thought as in liquid phase. First, the diffusion-convection model is developed to obtain the concentration distribution in the transition zone; the boundary between solvent chamber and transiton zone is seen as moving with time. Second, the drainage velocity of the saturated oil in solvent chamber is calculated and combined with the mass conservation equation, to model the saturation of the oil phase changing with time. On the basis of the saturation model the oil production rate can be obtained. The recovery factor profile is divided into two distinct stages: solvent diluting-dominated stage and saturated oil flowing-dominated stage. During the first stage, it is found the solvent chamber growing rate tends to be constant; the oil production rate is proportional to the square root of permeability, which constists with the existing VAPEX theoretical model. During the second stage, the production rate is linearly related to the 1.1–1.3 power of the model length rather than the square root of it. This agrees perfectly with the lab observations in previous work.
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 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 ».