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Enregistrement W1974709097 · doi:10.2118/157864-ms

An Extensive Review on the Effective Sequence of Heavy Oil Recovery

2012· article· en· W1974709097 sur OpenAlexaffabout
Mehdi Mohammadpoor, Farshid Torabi

Notice bibliographique

RevueSPE Heavy Oil Conference Canada · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnhanced oil recoveryPetroleum engineeringEnvironmental scienceOil in placeSteam injectionMicrobial enhanced oil recoveryFlooding (psychology)Water injection (oil production)GeologyPetroleum

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Different enhanced oil recovery (EOR) techniques for heavy oil reservoirs were reviewed for their ranges of applicability using available reports and publications. EOR screening criteria found in the literature are reprinted and provided. After reviewing more than 100 papers on the subject, it is apparent that there is a definitive knowledge gap on the effective sequence of EOR recovery strategies. While there are numerous studies on the application of heavy oil recovery techniques, there is a lack of comparison and categorization of the results. For Canadian reservoirs, the first recovery method that is implemented first is either waterflooding, cold production or in some cases steamflooding. Chemical flooding and other emerging technologies are mostly coupled with these methods. In most reports, conversion of producers to injectors and introducing line drive and edge drive will improve the waterflooding performance. However, coupling waterflooding with horizontal wells, the addition of water mobility control agents and steam stimulation did not improve the waterflooding performance in some cases. In the case of fractured limestone reservoirs, it seems that immiscible gas injection is a suitable EOR method to implement, but because of the reservoir complexity, a clear understanding of the recovery mechanism and reservoir geology is needed. In-situ combustion and steamflooding are among the most efficient heavy oil recovery methods with a large range of applicability, and next to waterflooding, can become the most widely used heavy oil recovery method. Fireflooding methods can be more profitable if they are coupled with simultaneous or intermittent water injection with air. The results obtained from this paper not only will help the petroleum industry to apply each technique to the right candidate fields, but also it will prevent researchers from duplicating unsuccessful research projects.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,234 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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