Experimental Study of Hot Fluid Injection into Athabasca Oil Sand Reservoir
Notice bibliographique
Résumé
Abstract With more than 170 billion barrels of estimated oil sands, Canada has the second largest oil reserve in the world. 80 percent of these reserves are deep underground and can not be accessed by surface mining. Many In-Situ methods have been developed to extract heavy oil and bitumen from deep reservoirs. Once produced, bitumen is transferred to upgraders converting low quality oil to synthetic crude oil. Transportation of bitumen to a location for upgrading is a challenging aspect of bitumen production. In addition to processing costs, the level of contaminants in bitumen (sulphur, metal and nitrogen) requires special equipments, and has also environmental repercussions. The "Underground Refinery" using nano-size Ultra-Dispersed (UD) catalyst is one of the alternatives to surface upgrading that may become the "next generation" of oil sands industry improvement. In order to perform a successful downhole upgrading process several steps should be implemented: catalyst placement (or presence) in an appropriate zone; reactants and co-reactant interaction, including heavy oil, catalyst and hydrogen; and creation of necessary reaction condition to obtain higher quality products, such as pressure and temperature. This paper will present results of hot fluid injection in an elemental experimental model. Sets of experiments in various temperatures have been conducted to investigate effect of hot fluid on recovery enhancement. Results of each experiment compared with base SAGD process. Temperature profile distribution has been performed for each scenario. Results show that mixed hot fluid injection increased original oil recovery of bitumen up to 39% which shows (5–10 percent) recovery enhancement compared to pure hot fluid injection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».