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Enregistrement W1981770501 · doi:10.2118/111367-ms

Simulation of Vapex Process in Problematic Reservoirs: A Promising Tool Along with Experimental Study

2007· article· en· W1981770501 sur OpenAlexaff
Hamid Rahnema, Seyyed M. Ghaderi, Saeed Farahani

Notice bibliographique

RevueSPE/EAGE Reservoir Characterization and Simulation Conference · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetroleum engineeringProcess (computing)Volume (thermodynamics)InjectorExtraction (chemistry)Process engineeringSensitivity (control systems)Fossil fuelEnvironmental scienceComputer scienceMaterials scienceEngineeringMechanical engineeringWaste managementChromatographyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Large heavy oil resource presents in reservoirs containing overlying gas cap. However, production from such reservoir is challenging. At the moment there is no proven recovery technique that can be successfully applied to these viscose oil reserves. Recently, vapour extraction process (Vapex) is introduced as an attractive alternative method for such problematic reservoirs. The objective of this study is to investigate the applicability of Vapex process in reservoirs containing gas cap. This paper is grouped into two parts (i) developing a validated numerical model via experimental data to carry out sensitivity analysis of different parameters which are expensive and difficult to perform on experimental setup (ii) screening study of the Vapex process to real reservoir by using simulation model. The results show that small gas cap can even be advantageous in this process and improves the recovery by expending the interfacial mass transfer rate and the inter-well communication. In addition, there is a threshold value for the ratio of initial gas to oil volume which beyond that the process loses its efficiency. Moreover, increasing the lateral spacing between the injector and producer is not beneficial in the presence of a small gas cap.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,299
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,285 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations6
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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