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Enregistrement W2013022517 · doi:10.1615/jflowvisimageproc.v17.i3.30

VISUALIZATION AND QUANTIFICATION OF A SOLVENT VAPOR EXTRACTION (VAPEX) HEAVY OIL RECOVERY PROCESS

2010· article· en· W2013022517 sur OpenAlexaff
Xiaoqi Wang, Yongan Gu

Notice bibliographique

RevueJournal of Flow Visualization and Image Processing · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensPetroleum Technology Research CentreUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoil vapor extractionSolventMaterials sciencePetroleum engineeringExtraction (chemistry)Mass transferPorous mediumPorosityChromatographyComposite materialChemistryGeologyContaminationOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The solvent vapor extraction (VAPEX) is an effective enhanced heavy oil recovery technology. In this paper, a series of the VAPEX tests was conducted by using a rectangular visual high-pressure sand-packed physical model. Three distinct phases of the solvent chamber evolution, namely, the rising, spreading, and falling phases, were observed and analyzed for these VAPEX tests. It was also found that a new analytical VAPEX model successfully predicted the accumulative heavy oil production, transition-zone thickness, and inclination angle during the VAPEX process with no asphaltene precipitation. In conclusion, flow visualization and quantification is an inexpensive and effective method for studying the heavy oil - solvent multi-phase flow and mass transfer in porous media.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,604
Score d'incertitude au seuil0,599

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 savante0,0000,002
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,302 · 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'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

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
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