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Enregistrement W1999282913 · doi:10.2118/84197-ms

An Investigation of the Effect of Oil Composition on Heavy Oil Solution-Gas Drive

2003· article· en· W1999282913 sur OpenAlexaboutno aff
Guiqian Tang, Thomas Leung, L. M. Castanier, Akshay Sahni, F. Gadelle, Mrinal Kumar, Anthony R. Kovscek

Notice bibliographique

RevueSPE Annual Technical Conference and Exhibition · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésViscous fingeringPetroleum engineeringBubblePorosityEnhanced oil recoveryGas oil ratioSurface tensionSaturation (graph theory)Permeability (electromagnetism)Porous mediumMaterials scienceViscosityAssociated petroleum gasChemistryGeologyComposite materialMechanicsNatural gasThermodynamicsMembrane

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Solution-gas drive has been implemented successfully for some heavy-oil reservoirs in Canada and Venezuela since the 1980's. Nevertheless, the mechanisms of heavy oil-solution gas drive remain unclear. The objective of this study is to probe the phenomenon experimentally. To this end, a series of depletion experiments were conducted that employ heavy crude oils from two different fields in Venezuela and two viscous mineral oils. The experiments were conducted at reservoir temperatures for crude oils and room temperature for mineral oils with similar viscosity. The sandpack is made up of Ottawa sands with a porosity of about 20-30% and permeability of roughly 2.7-5 Darcy. The sandpack is placed in a specially designed aluminum coreholder that allows visualization of gas phase evolution during depletion using X-ray computed tomography (CT). In addition, a visualization cell with a window size of 5 x 40 x 0.05 mm (width × length × thickness) was installed at the outlet of the sandpack to monitor the flowing-gas-bubble behavior versus pressure. Bubble behavior observed at the outlet corroborates CT measurements of in-situ gas saturation versus pressure. Importantly, these results help us to understand the gas flow pattern inside the sandpack. Results show that solution gas-drive is effective even at reservoir temperatures as high as 80°C. Oil recovery ranges from 12-30% OOIP; the higher the depletion rate, the greater the recovery rate. Secondly, both depletion rate and oil composition affect the size of mobile bubbles observed. At a high depletion rate (0.035 PV/hr), a foam-like flow of relatively small pore-sized bubbles dominates the gas and oil production of both crude oils. Conversely, at a low depletion rate (0.0030 PV/hr), foam-like flow is not observed in the less viscous crude oil; however foam-like flow behavior is still found for the more viscous crude oil during the early and middle periods of gas and oil production. No foam-like flow is observed for the mineral oils. Third, intermittent gas-bubble flow causes the produced gas-oil ratio (GOR) to fluctuate over time. Fourth, CT images show that the gas saturation distribution along the sandpack is not uniform at our test conditions; high gas saturation at the outlet is observed for virtually all oils. Away from the outlet, gas saturation is also heterogeneous and apparently related to heterogeneities within the pack. As the pattern of produced gas switches from dispersed bubbles to free gas flow, the distribution of gas saturation becomes even more heterogeneous. This indicates that a combination of pore restrictions and gravity forces significantly affects free gas flow.

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)0,001
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 GPT0,238
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations7
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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