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Enregistrement W1980655939 · doi:10.2118/2008-133

From Steam Towards Sustainability! Possible Transition Technologies For the Heavy Oil And Bitumen Industry

2008· article· en· W1980655939 sur OpenAlexfundaboutno aff
Steve Larter, Ian D. Gates, Jennifer J. Adams

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAsphaltSustainabilityPetroleum engineeringPetroleum industryEnvironmental scienceBusinessEngineeringMaterials scienceEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract HOTS (heavy oil and tar sands) oils and bitumens are becoming significant in world and Canadian production, yet current employed recovery technologies (CSS, SAGD, mining) are inefficient in terms of recovery, energy and water intensity, and cost to the environment. Reservoir and reservoir fluid heterogeneities are ubiquitous in HOTS reservoirs and impactreservoir processes that depend on uniform oil mobility to work effectively e.g. SAGD or that are limited to reservoirs that can withstand high pressure processes e.g. CSS. Concerns about greenhouse gas emissions and water usage, combined with societal pressure to implement more sustainable energy recovery procedures require the development of much more effective recovery processes. An understanding of the geological and fluid heterogeneity typically found across heavy oil and bitumen provinces will assist in the transition from current processes (SAGD, CSS) to Reduced Emission to Atmosphere Recovery (REAR) processes, to Zero Emission To Atmosphere Recovery (ZETAR) processes. We discuss REAR processes initially based on optimizing current recovery processes to complex oil mobility distributions (geotailoring) by improving reservoir and fluid description processes and linking this to improved engineering solutions by refining well placement and operating conditions. The next step in recovery process evolution involves processes designed upfront to be geotolerant of complex and discontinuous geological facies but not requiring high pressure steam and reservoir fracturing strategies. Finally we review progress towards achieving efficient energy recovery from HOTS and possible routes ZETAR processes. These include the acceleration of microbial processes in reservoir to recover energy as methane, or ashydrogen as an intermediate product of biodegradation, which may be feasible under special conditions, and the capture or recycling of carbon using biological processes. Introduction Heavy oil and tar sand (HOTS) oils and bitumens are becoming larger portions of world and Canadian production, yet technologies employed are, despite great advances, inefficient in recovery terms (e.g. CHOPS or waterfloods), expensive in energy, water and environmental costs (SAGD, CSS, mining), ineffective in the bulk of reservoirs that have restricted vertical permeability (VAPEX, SAGD), or are limited to reservoirs that can withstand high pressures (CSS). Hydrogen requirements for upgrading impose additional environmental and economic premiums. Concerns related to greenhouse gas emission and water usage, combined with societal pressure to implement more sustainable energy recovery procedures all require the quick development of much more effective recovery processes. However, sustained high oil prices and profitable existing technologies plus restricted R&D capacity in the energy sector may encourage the business status quo. There is thus a need for quickly deployable, more sustainable transition recovery methods that can quickly effect large reductions in the environmental footprint while maintaining perceived short term economic needs. The transition from current processes e.g. SAGD and CSS via Reduced Emission to Atmosphere Recovery (REAR) processes, to Zero Emission To Atmosphere Recovery (ZETAR) processes will combine advances in fuelingystems, carbon capture, in-situ heat and gas generation, in-situ and surface upgrading and the business/regulatory environment, as well as recovery process design itself.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,929
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,229 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations1
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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