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Enregistrement W2009619446 · doi:10.2118/169062-ms

A Survey of Polymer Flooding in Western Canada

2014· article· en· W2009619446 sur OpenAlexafffundabout
G. Renouf

Notice bibliographique

RevueSPE Improved Oil Recovery Symposium · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensSaskatchewan Research Council (Canada)
Organismes subventionnairesPetroleum Technology Research Centre
Mots-clésFlooding (psychology)Petroleum engineeringEnhanced oil recoveryEnvironmental scienceInclusion (mineral)GeologyMineralogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Polymer flooding is becoming increasingly more common and more successful in western Canada. In the year 2011, western Canada produced over 1,600,000 m3 of oil using polymer flooding. In the statistical study reported here, production, injection, reservoir, and operating data were gathered from 32 polymer floods of heavy and medium oil in western Canada. Success was highly variable. Incremental recovery ranged from 0.5 to 14% of the original oil in place over periods lasting between 1 and 9 years. Half of the polymer floods in the project showed a decline in water cut. Oils of very high viscosity and low gravity—as high as 5,000 mPa-s for dead oil and as low as 15°API gravity — were successfully flooded using a polymer solution. Operational factors that were most significant to flooding success were injection volumes and rates; inclusion of horizontal wells, in particular injection wells; and water quality. Water quality was a major issue, suggesting that the success of many projects comes down to handling operational issues rather than project concept or design. Polymer integrity and injectivity led to many of the operational difficulties.

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 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,435
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations27
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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