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Enregistrement W2006714365 · doi:10.2118/169070-ms

Solvent Enhanced Steam Drive

2014· article· en· W2006714365 sur OpenAlexaff
R.E. Hedden, Marco Verlaan, Vaclav Lastovka

Notice bibliographique

RevueSPE Improved Oil Recovery Symposium · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensShell (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetroleum engineeringSolventSteam-assisted gravity drainageEnhanced oil recoveryEnvironmental scienceAsphaltChemistryWaste managementMaterials scienceOil sandsGeologyEngineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In recent years the addition of a hydrocarbon solvent (usually in the range of C4 to C20) to Cyclic Steam Stimulation (CSS) or Steam Assisted Gravity Drainage (SAGD) operations in heavy oil (bitumen) reservoirs has become an attractive process. We extend the idea of solvent addition to steam to a Vertical well Steam Drive (VSD), and investigate the recovery mechanisms, impact on the ultimate recovery and oil steam ratio. The process is studied in core flooding experiments and a CT scanner was used to monitor the saturation distribution over time. These results are history matched using Shell's in-house numerical reservoir simulator MoReS. The simulations show that the dominant recovery mechanism is facilitated through the formation of a solvent bank. Accurate modeling and understanding of the recovery mechanism enables optimal design of the solvent co-injection process in a vertical well steam drive. This allows a comparison between a VSD and a CSS development using solvent addition to steam and selection of the best development option for a given reservoir.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,747
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 GPT0,198
Écart entre enseignants0,195 · 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.

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

Citations16
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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