Heavy Oil: Development Challenges and Implementations of Technologies and Processes in an Investment and Carbon Constrained World
Notice bibliographique
Résumé
This reference is for an abstract only. A full paper was not submitted for this conference. Abstract Heavy oil offers a large potential resource base for meeting the world's long-term energy needs, however these are more difficult barrels to recover and face a number of challenges. In the near term, the global economic crisis has led to a dramatic reduction in the hydrocarbon prices, which led to the slow down and / or reconsideration of the investment conditions and resulting in postponing few of the major complex and costly projects. There is also growing emphasis on reducing greenhouse gas emissions. On the other hand, it is it clear that long-term energy demand will continue to surge, due to a growing global population of over 3 billion and the rising standards of living emerging economies such as China and India. While there is still plenty of oil left in the ground, easy oil supplies are declining rapidly forcing the global petroleum industry to turn to unconventional oil deposits that are costlier to recover. The current estimate of extra-heavy oil and oil sands (IEA) is more than four trillion barrels-in-place with very large deposits in Canada, Venezuela, Russia, and the Caspian. Several GCC countries such as Kuwait and Saudi Arabia are exploring how to assess and unlock the huge and largely unexploited reservoirs of heavy crude. How much of the resource can be recovered will be dependent on emerging technology and processes. This paper will- Highlight the technical challenges in developing heavy and extra-heavy oil,- Focus on a range of technologies and processes that have been used to boost production in the past 40–50 years bringing examples from the Aera, California operational excellence in producing heavy and extra heavy oil, and- Outline the recent technology developments that are currently implemented and/or will be utilized in the next decades, such as In-situ Upgrading and SAGD projects in Canada and the TAGOGD in fractured carbonates in Oman. These field examples from Middle East and North and South America will be presented to demonstrate best practices and to provide insights on industry's future ability through technology to lower costs and increase the size of the resource base while increasing energy efficiency in operations, utilizing alternative solar energy for steam generation, and minimizing the overall impact on the environment.
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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 | 0,001 | 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 ».