MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1977076424 · doi:10.2118/157870-ms

New Upstream and Downstream Technologies for Extra Heavy Oils

2012· article· en· W1977076424 sur OpenAlexaboutno aff
А. Б. Золотухин, A. A. Bokserman, V. I. Kokorev, Andrey Nevedeev, Alexandra Ushakova, K. A. Shchekoldin

Notice bibliographique

RevueSPE Heavy Oil Conference Canada · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDownstream (manufacturing)Fossil fuelOil reservesCrude oilUpstream (networking)Oil sandsUnconventional oilPetroleum industryMineral resource classificationAsphaltEnvironmental sciencePetroleumPetroleum engineeringGeologyBusinessWaste managementEngineeringGeochemistryEnvironmental engineeringMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Heavy oil and bitumen are found in many places worldwide, with the largest deposits in the world being in Canada (Alberta), Venezuela and the former Soviet Union. Among huge conventional and unconventional oil resources so-called Bazhenov series represent one of the highest hydrocarbons potential in Russia. Its resources of light oil considerably exceed conventional oil resources, and extra heavy oil resources are estimated to be hundreds of billion tons (some estimates go beyond 2 trillion tons). Despite huge geological HC resources allocated in BS technology for their effective development is still a challenge. Thermogas is one of the promising EOR technologies that are under development in Russia. First theoretical as well as experimental and pilot results indicate that this technology could be successfully deployed for the development of hydrocarbons located in Bazhenov series. It is anticipated that the use of Thermogas technology for extraction of hydrocarbons from BS, based on successful application of similar technology for enhanced recovery of light oils from fractured dolomite formations in USA, can result in recovery of at least 35–40% of their resources. This could open up huge yet poorly estimated world unconventional oil resources that enable sustainable production of hydrocarbons at a global scale for many decades. Technology of "cold" mechanical oil processing is another "attraction point" of intensive research in Russia. This new approach is based on extremely localized "injection" of required amount of energy in order to break intermolecular and intramolecular chemical bonds in hydrocarbon compounds and molecular conglomerates. Technological effect is gained by means of initiation of the cavitation processes in the treated medium. Heavy organic molecules (asphaltenes, long paraffin and other complexes) and their conglomerates present in crude oil and subjected to this technology undergo breakdown of chemical bonds and, as a result, drastic changes in crude oil properties like viscosity and, to a lesser extent, density. Although technology is at its initial, i.e. "nucleus" development phase, its applications are perceptible in many potential areas of application, from up- to mid- and to downstream petroleum sectors. Recent developments in Thermogas EOR as well as in cold mechanical oil processing are described in this paper.

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)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,219 · 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
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

Citations4
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSPE Heavy Oil Conference CanadaMême sujetPetroleum Processing and AnalysisTravaux en français237 207