Cyclic Steam Injection With Solvents as Method of Thermal Recovery for Heavy and Extraheavy Oils: Laboratory Tests
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Venezuela has the biggest reserves of heavy and extra heavy oils in the world. High viscosity of heavy and extra heavy oils is the main difficulty for its exploitation and production. Steam injection is a possible enhanced oil recovery (EOR) technique most widely applied to this type of oils based on temporary viscosity decrease. Commonly, it is used in Venezuela and Canada; however, factors as steam availability at field operations and low values of displacement efficiency achieved along the process by oil viscous forces have affected its possible use in the future. Nowadays, PDVSA Intevep is evaluating the potential application of the method using some light oil cuts as solvents or additives which are from refineries located nearly to the fields under exploitation operations. So far, static tests have been carried out by using methane, heavy oil from a Venezuelan field (9°API y 41500cP@43 °C) and solvents as light oil cuts (naphtha, kerosene) and two types of effluents from some refinery processes which will be named cut A and B along this investigation at saturated steam conditions. Displacement tests using displacement cells at reservoir conditions in porous media (253 °C, 400 psi, 30% porosity value and 4 Darcies, permeability) have also been performed in order to determine percentages of oil recovery. Results indicated no net differences between the solvents selected during oil - solvent compatibility tests. Nevertheless, the effluents named 1 and 2 increased percentages of recovery factor notably along displacement tests obtaining values around 50 % in comparison to conventional displacement tests by using steam only. Hence, the use of this type of effluents which are cheaper than the light oil cuts selected is being recommended as potential application at field operations in Venezuela taking into account further studies as well as further technical and economical evaluations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
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)
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 tête enseignante, 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 ».