Selection of Optimal Solvent Type for High-Temperature Solvent Applications in Heavy-Oil and Bitumen Recovery
Notice bibliographique
Résumé
The selection of the most suitable solvent for an efficient heavy-oil recovery process is a critical task. Low carbon number solvents yield faster diffusion, but the mixing quality may not be high. Also, high carbon number solvents yield a better quality mixing (much less asphaltene precipitation), but the mixing process is rather slow. Hence, the understanding of solvent selection criteria for solvent-aided recovery processes has established two main aspects of oil–solvent (liquid–liquid) interaction: (1) oil–solvent mixture quality and (2) rate of mixture formation. Oil–solvent mixture quality is determined by two parameters: (1) viscosity and (2) asphaltene precipitation. The rate of mixing is quantified by the diffusion rate. Both mixture quality and mixing rate need to be quantitatively and qualitatively determined to select the suitable solvent for heavy-oil recovery. In addition to this, experiments that measure the solvent diffusion rate (and oil recovery) into a rock sample saturated with heavy oil at static conditions are needed to support the observations obtained from the liquid–liquid interaction of solvent and oil. This paper focuses on these tests and uses three oil samples with a wide range of viscosities (250–476 000 cP) and three liquid solvents with different carbon numbers varying between C 7 and C 13 . Core experiments at different temperatures were performed on Berea sandstone samples using the same solvent–heavy oil pairs to obtain the optimum carbon size (solvent type)–heavy oil combination that yields the highest recovery factor and the least asphaltene precipitation. On the basis of the fluid–fluid (solvent–heavy oil) interaction experiments and heavy-oil-saturated rock–solvent interaction tests, the optimal solvent type was determined considering the fastest diffusion and best mixing quality for different oil–solvent combinations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
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