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Enregistrement W1971797947 · doi:10.2118/60909-pa

Steam Distillation Studies for the Kern River Field

2000· article· en· W1971797947 sur OpenAlexfundno aff
W. C. Richardson, M. K. Beladi, Ching H. Wu

Notice bibliographique

RevueSPE Reservoir Evaluation & Engineering · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOntario Institute for Cancer ResearchTexas A and M University
Mots-clésDistillationSteam distillationSteam injectionPetroleum engineeringOil fieldPetroleumChemistryEnvironmental scienceWaste managementGeologyEngineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary The interactions of heavy oil and injected steam in the mature steamflood at the Kern River Field have been extensively studied to gain insight into the effect of steam on compositional changes of oil during the recovery process and to provide input for compositional thermal simulation. Steam distillation behavior of this 13°API California oil between 300 and 467°F under a variety of process conditions, along with extensive analysis of distilled hydrocarbons were incorporated to give a more in-depth description of what is happening to the oil and what changes are occurring in the distillates or produced oil. This information was further integrated with analysis of the field distillate, "casing blow," to infer what is happening in the field. The results show that steam distillation is temperature dependent and more important than originally thought. The data developed in this study are a basis for improvement of numerical thermal models with potential for better designed steamfloods and reservoir management. The results may also impact certain logging techniques used in steamfloods and possible heavy oil upgrading techniques. Kern River oil is more than 10% distillable at 300°F and 15% distillable at 400°F in dynamic laboratory steam distillation tests at steam throughputs of four times the initial volume of oil. Distillate physical properties of density, viscosity, molecular weight, and hydrocarbon composition of the distillates changed significantly. Distillate properties increased in value with increasing steam throughput, and at higher temperatures. This information is important in the tuning of equations of state, including hydrocarbon-water interaction parameters for compositional thermal simulation. Analysis of the field distillate, "casing blow," showed properties similar to laboratory distillates at low steam throughputs. The observation of a light field distillate production in a mature steamflood compared to laboratory measurements implies that the casing system temperature is a major controlling factor in "casing blow" composition and quantity.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,313
Score d'incertitude au seuil0,577

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
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 GPT0,322
Écart entre enseignants0,281 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations7
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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