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Enregistrement W1975391963 · doi:10.2118/0407-0090-jpt

Investigation of Drainage-Height Effect on Production Rate in the Vapor-Extraction Process

2007· article· en· W1975391963 sur OpenAlexaboutno aff
Karen Bybee

Notice bibliographique

RevueJournal of Petroleum Technology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoil vapor extractionSteam injectionPetroleum engineeringSteam-assisted gravity drainageOil productionDrainageExtraction (chemistry)Environmental scienceProcess (computing)Process engineeringWaste managementAsphaltEngineeringComputer scienceOil sandsMaterials scienceContaminationChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article, written by Assistant Technology Editor Karen Bybee, contains highlights of paper SPE 101684, "Further Investigation of Drainage-Height Effect on Production Rate in Vapex," by A.J. Yazdani, SPE, and B.B. Maini, SPE, U. of Calgary, prepared for the 2006 SPE Annual Technical Conference and Exhibition, San Antonio, Texas, 24–27 September. The full-length paper presents the results of a new set of vapor-extraction (vapex) -process experiments in a newly designed very-large physical model. The results are in good agreement with the trend of previous experiments in smaller models. The previously proposed scaleup relationship adequately predicts the results obtained with the new physical model. The new results were used to improve the previously reported empirical scaleup correlation for the vapex process. Experiments with different sand-packs reconfirm square-root functionality of the dead-oil production rate to the permeability. Introduction Interest in heavy-oil- and bitumen-recovery methods is growing because of the huge amount of proven resources in the world. Steam-assisted gravity drainage (SAGD), cyclic steam injection, and other steam-injection methods have been implemented successfully in some oil fields. However, there are many situations where economic constraints limit the application of these thermal processes. High costs of steam generation, excessive heat losses in thin reservoirs, produced-CO2 emission problems, water treatment, and many other technical problems are some of the reasons that make it necessary to look for alternatives to thermal methods. Solvent-based heavy-oil-recovery methods have gained attention recently because of their potential advantages over thermal processes. Solvents, if dissolved in the oil, are able to reduce oil viscosity dramatically. This viscosity reduction is comparable to that obtained by heating. Among the solvent-based methods, vapex has received more interest because of the very encouraging results reported in laboratory studies. Vapex basically is a solvent analog of the SAGD process. Two parallel horizontal wells are drilled one on top of the other in the same configuration as in SAGD. A solvent or a mixture of solvents is injected into the top well near its dewpoint. The solvent-selection criteria depend on reservoir pressure and temperature. A carrier gas usually accompanies the solvent to raise the dewpoint and keep it in vapor form at the prevailing reservoir pressure. Ethane, propane, and butane are considered good solvent candidates. Nitrogen, methane, or CO2 can be used as the carrier gas. The injected solvent vapor displaces the oil and begins to form a vapor chamber around the wells, which then propagates later-ally toward the formation boundaries. The oil production is a result of the dissolution and diffusion of the solvent into the oil zone. The diluted oil moves down to the bottom well through a thin layer near the edge of the oil/solvent interface. In this process, the driving force for the fluid flow primarily is gravity, and the wells are kept at equal pressures. Molecular diffusion and mechanical dispersion are believed to be the controlling mass-transfer mechanisms responsible for the solvent mixing with the oil. The solvent can be extracted at the surface and reinjected to the reservoir. The process continues until the economic limits are exceeded for the oil-production rate when the chamber drainage height decreases.

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)0,002
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,365

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,247 · 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'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

Citations1
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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