MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1973440954 · doi:10.2118/165471-pa

Optimal Application Conditions for Steam/Solvent Coinjection

2015· article· en· W1973440954 sur OpenAlexaff
Mohsen Keshavarz, Ryosuke Okuno, Tayfun Babadagli

Notice bibliographique

RevueSPE Reservoir Evaluation & Engineering · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSolventSteam-assisted gravity drainagePetroleum engineeringOil sandsAsphaltSteam injectionReservoir simulationChemistryChemical engineeringEnvironmental sciencePulp and paper industryMaterials scienceOrganic chemistryGeologyEngineeringComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Laboratory and field data, although limited in number, have shown that steam/solvent coinjection can lead to a higher oil-production rate, higher ultimate oil recovery, and lower steam/oil ratio, compared with steam-only injection in steam-assisted gravity drainage (SAGD). However, a critical question still remains unanswered: Under what circumstances can the previously mentioned benefits be obtained when steam and solvent are coinjected? To answer this question requires a detailed knowledge of the mechanisms involved in coinjection and an application of this knowledge to numerical simulation. Our earlier studies demonstrated that the determining factors for improved oil-production rates are relative positions with respect to the temperature and solvent fronts, the steam and solvent contents of the chamber at its interface with reservoir bitumen, and solvent-diluting effects on the mobilized bitumen just ahead of the chamber edge. Then, the key mechanisms for improved oil displacement are solvent propagation, solvent accumulation at the chamber edge, and phase transition. This paper deals with this unanswered question by providing some key guidelines for selecting an optimum solvent and its concentration in coinjection of a single-component solvent with steam. The optimization considers the oil-production rate, ultimate oil recovery, and solvent retention in situ. Multiphase behavior of water/hydrocarbon mixtures in the chamber is explained in detail analytically and numerically. The proposed guidelines are applied to simulation of the Senlac solvent-aided-process pilot and the Long Lake expanding-solvent SAGD pilot. Results show that an optimum volatility of solvent can be typically observed in terms of the oil-production rate for given operation conditions. This optimum volatility occurs as a result of the balance between two factors affecting the oil mobility along the chamber edge: reduction of the chamber-edge temperature and superior dilution of oil in coinjection of more-volatile solvent with steam. It is possible to maximize oil recovery and minimize solvent retention in situ by controlling the concentration of a given coinjection solvent. Beginning coinjection immediately after achieving interwell communication enables the enhancement of oil recovery early in the process. Subsequently, the solvent concentration should be gradually decreased until it becomes zero for the final period of the coinjection. Simulation case studies show the validity of the oil-recovery mechanisms described. In the final section of the paper, a limited economic analysis of SAGD and different coinjection cases is provided.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations68
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSPE Reservoir Evaluation & EngineeringMême sujetEnhanced Oil Recovery TechniquesTravaux en français237 207