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Enregistrement W2028116383 · doi:10.2118/06-03-02

A SARA-Based Model for Simulating the Pyrolysis Reactions That Occur in High-Temperature EOR Processes

2006· article· en· W2028116383 sur OpenAlexaff
N. P. Freitag, D.R. Exelby

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Petroleum Technology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensSaskatchewan Research Council (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPyrolysisEnhanced oil recoveryPetroleum engineeringCrackingPyrolytic carbonSecondary air injectionProcess (computing)Environmental scienceProcess engineeringChemistryComputer scienceWaste managementEngineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Although there is a need for forecasting the performance of enhanced oil recovery processes involving air injection, the capability to do so is still modest. One of the limitations to such forecasting is the lack of knowledge of the reaction chemistry, which leaves questions as to which or how many reactions are needed, and how to obtain values for the associated rate parameters. A model is presented to describe one of the three major categories of reaction that must be considered when simulating air injection: the heat-induced cracking of oil components. The model is well suited for the numerical simulation of air-injection EOR processes with commercial simulators. It is based on the measured rates of pyrolysis/coking reactions of purified SARA fractions separated from two very different sources: a Lloydminster heavy oil, and a Cold Lake bitumen. Most of the results for the two oils were fairly similar, which suggested that the model might apply readily to a broad range of oils. This paper also outlines a modified SARA analytical procedure that proved to be more reliable for this type of study than conventional methods of SARA analysis. Introduction One of the essential steps in the development of any enhanced oil recovery (EOR) project is the forecasting of oil production. Such forecasts are normally performed by numerical simulation. For any process that involves heating of part of the oil reservoir to high temperature, as often occurs for example in EOR by air injection, the effects of pyrolytic reactions upon the oil must be considered. However, only a moderate number of publications provide the information that reservoir simulators need for pyrolysis to be included. The first widely accepted simulation models(1, 2) of air-injection processes already recognized the need to use several separate fractions to represent the oil. The fractions were determined from distillation cuts. Coke, a solid hydrocarbon resulting from pyrolysis, was also included. This approach was refined(3), but soon alternative approaches appeared that divided the oil along the lines of solubility(4, 5) (separation of asphaltenes), or used lumped SARA (saturates, aromatics, resins, asphaltenes) fractions(6). Within a few years, these descriptions were followed with characterizations(7–13)that used each SARA fraction distinctly, in addition to coke and various gaseous components. A few of these studies(7, 8, 12, 13) were performed on individual SARA fractions that had been isolated from crude oil. Studying the chemical reactions in this fashion greatly improves the accuracy of the experimental measurements. Although the fractions have a modest effect(8, 13) upon the reaction rates and products of the other fractions in the oil, thermal analytical evidence(8, 14) indicates that this effect is small. Therefore, the advantages of studying the reactions of the isolated fractions instead of mixtures appear normally to outweigh the disadvantages. In addition, even fewer(7, 13) of the studies carried out the tests isothermally and in reactors from which the products could be recovered and examined; the others employed merely temperature-ramped thermal analysis.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 GPT0,227
Écart entre enseignants0,216 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations84
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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