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Enregistrement W1992384907 · doi:10.2118/09-03-36

Effect of Foaminess on the Performance of Solution Gas Drive in Heavy Oil Reservoirs

2009· article· en· W1992384907 sur OpenAlexafffundabout
Ahmed Alshmakhy, Brij Maini

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Petroleum Technology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPetroleum engineeringGas oil ratioFossil fuelEnvironmental scienceEnhanced oil recoveryWork (physics)Oil reservesWaste managementChemistryPetroleumGeologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Some heavy oil reservoirs under solution gas drive show abnormally high final recoveries. One of the mechanisms to explain these phenomena is the foamy oil flow effect which occurs under certain operating conditions. It has been studied extensively, yet remains poorly understood and difficult to model. The objective of this work was to investigate the effect of oil foaminess on the performance of solution gas drive in heavy oil reservoirs. In this research, the first step was to find a foaming agent that will have a measurable effect on foam stability of a viscous mineral oil. A simple experimental procedure was developed to quantify the oil foaminess in the presence of an added foaming agent. Several depletion tests were conducted with the added foaming agent at different depletion rates using a two metre long sandpack. The experimental results showed that the increased foaminess of oil did not have a significant effect on the solution gas drive performance when the depletion rate was high. However, in a slow depletion test, the effect of oil foaminess was significant. Introduction With high oil prices and the continuous decline of conventional resources, attention is shifting towards heavy oil in many parts of the world. Six to nine trillion barrels, or more than two-thirds of the world's oil resources, are heavy viscous crudes that remain difficult to produce(1). Heavy oil promises to play a major role in the future of the oil industry. Therefore, understanding heavy oil behaviour and improving the recoveries in heavy oil reservoirs is crucial to meeting future energy demand. The high viscosity of heavy oils, typically in the range of 500 to 50,000 cP, results in low recovery factors in primary production. However, some Canadian heavy oil reservoirs produce more than what is expected by the conventional analogs. Primary recovery from these reservoirs could be as high as 15%(2). In conventional solution gas drive, the gas evolves in the pore space and connects with the gas in the other pores forming a free continuous gas resulting in higher gas rates. In heavy oil reservoirs, the gas bubbles tend to remain dispersed within the viscous oil because of the high viscosity, low diffusion rates and higher pressure gradients. This behaviour results in higher oil rates, lower gas-oil ratios and slower pressure decline within the reservoir. The production from this type of reservoir is usually accompanied by sand. The two-phase flow of oil and dispersed gas bubbles is usually referred to as foamy oil flow. Smith(3) appears to be the first researcher who provided an analysis to the anomalous behaviour of the heavy oil reservoirs under solution gas drive using field data. The most common techniques used to produce heavy oil from underground formations involve thermal recovery processes. However, extensive developments in Canada in the period from 1985 to 2005 have resulted in several new heavy oil exploitation technologies. One of the major new technologies in the last two decades is cold heavy oil production with sand (CHOPS)(4).

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,619
Score d'incertitude au seuil0,760

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,198 · 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'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

Citations13
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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