Development of a Steam-Additive Technology to Enhance Thermal Recovery of Heavy Oil
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».