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Enregistrement W2003387025 · doi:10.2118/117527-ms

Asphaltene Precipitation and Its Effects on the Vapour Extraction (VAPEX) Heavy Oil Recovery Process

2008· article· en· W2003387025 sur OpenAlexafffund
Peng Luo, Xiangyu Wang, Yue Gu, Haifei Zhang, Samane Moghadam

Notice bibliographique

RevueInternational Thermal Operations and Heavy Oil Symposium · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensPetroleum Technology Research CentreUniversity of Regina
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Regina
Mots-clésAsphalteneSolventPetroleum engineeringPermeability (electromagnetism)PrecipitationChemical engineeringMaterials scienceChromatographyChemistryGeologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Asphaltene precipitation is one of the most important physical phenomena during the solvent vapour extraction (VAPEX) heavy oil recovery process. After the asphaltene precipitation occurs, the produced heavy oil is in-situ deasphalted and thus has a lower viscosity and better quality. On the other hand, precipitated asphaltenes may plug some small pores of the reservoir formation and thus reduce its permeability. In this paper, a series of the VAPEX tests is conducted by using a rectangular visual sand-packed high-pressure physical model to study the detailed effects of solvent type, operating pressure, and sand-pack permeability on the asphaltene precipitation and subsequent deposition, which strongly affect heavy oil production and quality. It is found that when the operating pressure is close to the vapour pressure of pure propane or the dew-point pressure of a butane mixture, the occurrence and extent of asphaltene precipitation and deposition strongly depend on the sand-pack permeability. At a considerably high permeability of several hundred Darcies, asphaltene deposition occurs near the injector and solvent-diluted heavy oil drains quickly, which lead to a significant heavy oil viscosity reduction and a high oil production rate, respectively. When the sand-pack permeability is low and close to a typical heavy oil reservoir permeability, however, the residence time of the solvent-diluted heavy oil inside the physical model is long due to its low drainage velocity. A sufficiently high solvent concentration in the heavy oil causes severe asphaltene precipitation in this case. A large number of the precipitated asphaltenes are blocked and deposited at the pore throats so that the porous medium is plugged to some extent.

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)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations19
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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