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Enregistrement W2002846618 · doi:10.1002/cjce.21944

An approach to model three‐phase flow coupling during steam chamber rise

2013· article· en· W2002846618 sur OpenAlexaffvenue
Muhammad Murtaza, Zhongxue He, Hassan Dehghanpour

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSteam-assisted gravity drainageMechanicsCoupling (piping)Flow (mathematics)Steam injectionVolumetric flow rateTwo-phase flowDisplacement (psychology)Flow velocityPhase (matter)Petroleum engineeringEngineeringMaterials sciencePhysicsMechanical engineeringOil sands

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During steam assisted gravity drainage (SAGD) process, a steam chamber forms due to continuous steam injection. This chamber first moves upward to the top of the reservoir and then spreads sideways. The upward chamber displacement is one of the key factors for optimising the steam injection rate. It is necessary to determine the accurate chamber rise velocity for predicting the oil recovery rate. Recent experiments show that oil flow is coupled to water flow during three‐phase gravity drainage in water‐wet systems. In this paper, we argue that this type of flow coupling can be significant in SAGD operations. We extend Butler's [Butler, J. Can. Petrol. Technol . 1987 , 26, 70] and Gotawala and Gates [Gotawala and Gates, Can. J. Chem. Eng . 2008 , 86, 1011] analytic models for the rise of interfering steam chambers to account for three‐phase flow and flow coupling. We also show the importance of flow coupling by solving a simple numerical example. We observe that by including three‐phase drainage and the flow coupling at the steam finger edge, the vertical rise velocity of a steam chamber increases. Moreover, the rise velocity is very sensitive to the coupling term introduced in the new models. Even a small value of the coupling term increases the rise velocity significantly. Furthermore, we compare the model predictions with the values measured in six fields.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil0,806

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,192 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations20
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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