MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2014353981 · doi:10.2118/0407-0082-jpt

Overview: Heavy Oil (April 2007)

2007· article· en· W2014353981 sur OpenAlexaboutno aff
Tony Kovscek

Notice bibliographique

RevueJournal of Petroleum Technology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOil reservesPetroleum engineeringSubmarine pipelineResource (disambiguation)PetroleumProcess (computing)Enhanced oil recoveryEnvironmental scienceChinaFossil fuelGeologyEngineeringWaste managementComputer scienceOceanographyGeographyPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The quest to produce heavy oil (gravity less than 20°API) has gone global. In the past, papers describing heavy-oil recovery generally focused on resources in the Americas and some in China and Indonesia. In the papers evaluated for this issue's heavy-oil feature, the focus ranged from the North Sea to the Middle East to the Gulf of Mexico and places in between. In many cases, the resource does not resemble the conditions that are thought to be typical for heavy oil: viscous oil held in relatively permeable, shallow sands. The fields of interest nowadays have evolved to include fractured carbonates; offshore settings; and deeper, more geologically heterogeneous heavy-oil resources. Such new settings introduce new challenges, which include highly permeable pathways and limits on reservoir access, in addition to those of large oil-phase viscosity and low reservoir energy. Despite these apparent successes, it appears that heavy-oil-recovery techniques have bifurcated. On the one hand, thermal processes deliver significant recovery factors, but are capital-intensive and sometimes difficult to implement as well as optimize. On the other hand, some new developments appear to accept relatively low recovery factors and borderline economics. Given the heavy-oil volumes in place, the range of reservoir settings, and the challenges of effective extraction, it is time to renew our efforts in R&D. Production mechanisms of the heavy-oil solution-gas-drive process are not completely elucidated; performance cannot be simulated with conventional techniques; and, consequently, it is difficult to optimize primary recovery. Waterflooding of heavy oil is summarily dismissed because of adverse mobility ratios. In cold and/or offshore environments, waterflooding, and perhaps polymer-augmented waterflooding, may present the most attractive recovery option following primary recovery. Steam injection is relatively mature, but cost-effective mobility and profile control by use of aqueous-phase surfactants, gels, or advanced well completions remains an open question. In-situ combustion achieved by air injection is technically and economically feasible, especially for deeper, thinner, higher-pressured reservoirs. Combustion is difficult to describe and control. Nevertheless, it is attractive for in-situ upgrading and sulfur removal. In short, the heavy-oil resource is trillions of barrels, but the cumulative recovery totals to date are on the order of billions of barrels. Whether the potential and promise of heavy oil is realized depends on collective action of industry, academia, and governments to deliver recovery technologies appropriate for the wide range of reservoir and oil-phase conditions. Such technologies also need to be comparatively benign from an environmental aspect. Thus, the heavy-oil challenge remains significant. Heavy Oil additional reading available at the SPE eLibrary: www.spe.org SPE 102500 "Interpretation of Heat Distribution, Remaining-Oil Saturation, and Steamflood Potential of Block Wa38, Liaohe Field" by Y. Gao, RIPED, PetroChina Co. Ltd., et al. SPE 104046 "Thermal Simulation and Economic Evaluation of Heavy-Oil Projects" by E.R. Rangel-German, SPE, Natl. Autonomous U. of Mexico and Ministry of Energy, Mexico; et al. SPE 102876 "Making Sense of the Geomechanical Impact on the Heavy-Oil Extraction Process at Peace River Based on Quantitative Analysis and Modeling" by P.R. McGillivray, Shell Canada Ltd., et al. SPE 104405 "Efficient Technology Following Cyclic-Steam Stimulation for Thick, Massive Heavy-Oil Reservoirs" by S. Liu, RIPED, PetroChina Co. Ltd., et al.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,862
Score d'incertitude au seuil0,526

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations1
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Petroleum TechnologyMême sujetReservoir Engineering and Simulation MethodsTravaux en français237 207