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Enregistrement W1983010220 · doi:10.2118/133465-ms

Development of a Steam-Additive Technology to Enhance Thermal Recovery of Heavy Oil

2010· article· en· W1983010220 sur OpenAlexaboutno aff
Piyush Srivastava, V. Sadetsky, Justin D. Debord, Brian Stefan, Bryan Orr

Notice bibliographique

RevueSPE Annual Technical Conference and Exhibition · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBaker Hughes
Mots-clésSteam-assisted gravity drainageSteam injectionOil sandsAsphaltPetroleum engineeringEnvironmental scienceWaste managementEnhanced oil recoveryPulp and paper industryMaterials scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Steam assisted gravity drainage (SAGD), cyclic steam stimulation (CSS) and steam floods are widely employed in the industry to extract heavy oil. These techniques use steam to lower the viscosity of bitumen, which translates into improved production. Sustainability of the enhanced production is primarily dependent on the ability to generate large volumes of steam. Steam generation consumes large amounts of natural gas and leads to higher CO2 emissions, which impacts profitability of the SAGD operation and the environment in a negative way. This problem, a technological void, calls for a solution with higher oil production for the same level of steam consumption, and thus higher profit margins. This paper reports how adding a chemical to the steam enhances production rates and recovery factor from the Alberta Oil Sands. The steam pumped into the reservoir serves as a carrier for the chemical additive. The additive allows condensed water to retrieve more bitumen by allowing higher mobilization of the bitumen deposits. Laboratory-scale simulations were conducted using a gravity-driven displacement process. Steam at 200°C and 2000 kPa was passed over an unconsolidated oil sands core sample. The results of the experiment were highly encouraging. An additive dosage rate of 1000 ppm resulted in a 13.5% increase in heavy oil recovery compared to the baseline (no additive, pure steam). This enhanced production at a low dosage rate of 1000 ppm prevents the need for any economically driven recovery of the chemical additive.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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