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Enregistrement W2028850614 · doi:10.2118/138205-ms

Investigation of CO2 Diffusivity in Heavy Oil Using X-Ray Computer-Assisted Tomography Under Reservoir Conditions

2010· article· en· W2028850614 sur OpenAlexafffund
Liang Song, Apostolos Kantzas, J. Bryan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanada Research ChairsPorous Media Laboratory
Mots-clésCarbon dioxideThermal diffusivityDiffusionEnhanced oil recoveryPetroleum engineeringExtraction (chemistry)Materials scienceViscosityEnvironmental scienceMass transferMass transfer coefficientGas oil ratioVolume (thermodynamics)Process engineeringChemistryThermodynamicsComposite materialChromatographyGeologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Since the 1950’s, the use of carbon dioxide to increase heavy oil recovery has attract more attention from industry and laboratory research. The injection of carbon dixode has shown technical and economical advantages for enhancing heavy oil and bitumen recovery, because it can effectively reduce viscosity under the reservoir conditions. When carbon dioxide is injected into the reservoir, it partially dissolves into the heavy oil and mass transfer is the first mechanism to occur. Consequently, the accurate prediction and evaluation of the diffusion coefficient of carbon dioxide in heavy oil is one of the key parameters to develop technology for extraction of heavy oil in a feasible and cost-effective way. However, few experimental data for diffusivity of carbon dioxide in heavy oil are available in the literature. Therefore, this study conducted in order to add to the existing the laboratory data for evaluation and calculation of diffusion coefficient of carbon dioxide into heavy oil. In the past, experimental methods used to determine the diffusion coefficient of a gas in heavy oil were conducted under a constant gas pressure, which assumed that oil phase can be contacted with infinite gas at a fixed pressure. In this study, by employing X-ray Computed Assisted Tomography (CAT) and a non-iterative finite volume method, the purpose is to evaluate and compare experimental diffusion coefficients of carbon dioxide in heavy oil under the constant pressure and decaying pressue at the same time. Moreover, investigation of impacts of pressure on diffusion coefficients is conducted. It is found that the diffusvity of carbon dioxide in heavy oil is sensitive to the system pressure. The comparison between carbon dioxide diffusion coefficients under the constant pressure and those measured under the decaying pressrue showed an obvious difference. The results of study are essential for understanding oil recovery through carbon dioxide injection.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,221 · 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'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

Citations34
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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