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Enregistrement W2015959087 · doi:10.2118/170037-ms

Induction and Radio Frequency Heating Strategies for Steam-Assisted Gravity Drainage Start-Up Phase

2014· article· en· W2015959087 sur OpenAlexaffabout
Sahar Ghannadi, Mazda Irani, Rick Chalaturnyk

Notice bibliographique

RevueSPE Heavy Oil Conference-Canada · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysical and Geoelectrical Methods
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSteam-assisted gravity drainageInjectorAsphaltPetroleum engineeringSteam injectionOil sandsInduction heatingNatural circulationDielectric heatingRadio frequencyEnvironmental scienceNuclear engineeringSteam drumBoiler (water heating)Superheated steamElectromagnetic coilEngineeringWaste managementMaterials scienceElectrical engineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Steam-assisted gravity drainage (SAGD) is the method of choice to extract bitumen from Athabasca oil sand reservoirs in Western Canada. Bitumen at reservoir condition is immobile due to high viscosity and its saturation is typically large that limits the injectivity of a steam at in-situ condition. In a current industry practice, steam is circulated within injection and production wells. Operators keep the steam circulation till mobile bitumen breaks through the producer and communication is established between the injector and the producer. The "start-up" (or "circulation") phase is ranging between three to several months. A variety of processes are used to minimize time of start-up phase such as: electro-magnetic (EM) heating either induction (medium frequency) or radio frequency (RF) ranges. Knowing the hot-zone size formed by steam circulation and benefit of simultaneous EM-heating techniques help better understand the start-up process and how to minimize the start-up duration. The aim of the present work is to introduce an analytical model to predict start-up duration for only steam circulation and also for with EM-heating. The results obtained from this study reveal that induction slightly decrease start-up time for frequencies smaller than 10 kHz, and it can reduce start-up time to 30% of original steam circulation for 100 kHz frequency.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil0,746

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 savante0,0000,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,220 · 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'étudeAutre devis
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

Citations11
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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