MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1979441174 · doi:10.2118/07-11-ge

Current Status of Commercial In Situ Combustion Projects Worldwide

2007· article· en· W1979441174 sur OpenAlexaboutno aff
Alex Turta, Swarup Chattopadhyay, Rajat Bhattacharya, A. Condrachi, William E. Hanson

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Petroleum Technology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetroleumEngineeringPetroleum engineeringWaste managementPetroleum industryOil fieldEnvironmental scienceEnvironmental engineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Picture of Alex Turta (Available In Full Paper) Alex Turta is a project leader for Improved Oil Recovery at Alberta Research Council (ARC) in Calgary. His research interests include primary recovery of heavy oils, waterflooding of light oils, and thermal recovery methods for heavy oil. He has extensive experience of heavy oil exploitation, from laboratory to field pilots, and has undertaken international consultancy for thermal pilot evaluation. He assisted in the development of the enhanced oil recovery evaluation software PRIze. Alex holds M.Sc. and Ph.D. degrees from the University of Oil and Gas and Petroleum Engineering, Bucharest, Romania, and worked previously at the Research and Development Institute for Oil and Gas, Campina, Romania. He is a co-inventor of the THAI and CAPRI processes for heavy oil recovery and upgrading, and is a member of SPE, the Petroleum Society and the Canadian Heavy Oil Association. Picture of Dr. S. K. Chattopadhyay (Available In Full Paper) Dr. S. K. Chattopadhyay is Chief Chemist for the Oil and Natural Gas Corporation (ONGC) Ltd., India, working at the Mehsana Asset. He joined ONGC Ltd. in 1983 as a Graduate Trainee in Chemistry. Over the last 24 years at ONGC, he has gained experience working at different offshore and onshore production installations, the LPG/CSU/C2-C3 process control laboratory, onshore drilling rigs, the in-situ combustion process monitoring laboratory and, presently, he is working in a multi-disciplinary team for the monitoring, interpretation and process control of the commercial in-situ combustion process at the Balol and Santhal Fields of the Mehsana Asset, India. Dr. Chattopadhyay has presented several technical papers on the in-situ combustion process at various national and international conferences and symposiums. He graduated with a Ph.D in chemistry from the University College of Science, Calcutta University, India. Picture of R. N. Bhattacharya (Available In Full Paper) R. N. Bhattacharya is the General Manager (Reservoir) for the Oil and Natural Gas Corporation (ONGC) Ltd., India, working at the Mehsana Asset. He is presently working on the company 's commercial in situ combustion scheme in Western India. Mr. Bhattacharya has had experience working on different assets and projects for ONGC, including overseas projects. He has over 30 years of oil industry experience as petrophysicist, reservoir engineer and in contract monitoring. Mr. Bhattacharya earned an M.Sc (physics) in 1972 and M.Sc. (geophysics) from Banaras Hindu University, India. He studied reservoir engineering at the India School of Mines (ISM), India, the University of Austin and Stanford University, USA. He is the author of several technical papers and numerous technical reports. Picture of Alexandru Condrachi (Available In Full Paper) Alexandru Condrachi is a Reservoir Engineer for PETROM S. A. Member of OMV Group, E&P Central Region Division, Ploiesti. He earned a B.C., M.S. and Ph.D. degrees from the Petroleum-Gas University of Ploiesti, Romania. Picture of Wayne Hanson (Available In Full Paper) Wayne Hanson has been with the Bayou State Oil Corporation (BSOC), Bellevue, Louisiana since 1980. Initially, he served as a Petroleum Chemist, and starting from 1990, he has been Supervisor of the BSOC In-Situ Combustion Project.

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)0,003
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,243

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0730,013

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,245
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

Citations99
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Canadian Petroleum TechnologyMême sujetEnhanced Oil Recovery TechniquesTravaux en français237 207