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Enregistrement W2029506923 · doi:10.2118/2007-006

Experimental Study of Factors Affecting Heavy Oil Recovery in Solvent Floods

2007· article· en· W2029506923 sur OpenAlexaboutno aff
Turaj Behrouz, Riyaz Kharrat, Mohammad Hossein Ghazanfari

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetroleum engineeringSolventEnvironmental scienceWaste managementChemistryGeologyEngineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The recovery factor during solvent injection is affected by pore structure of porous medium, gravity force, solvent type and its imposed flow rate. However, there is still an incomplete understanding of the pore structure orientation effect of the solvent flooding and how these lead to improve oil recovery. This can be accomplished through the micromodel experiments. In this work a series of experiments performed whereby hydrocarbon solvents (heptane, octane, decane) displaced heavy oil in micromodel pattern of different pore structure orientations. Successive Images of invasion of solvents in heavy oil were taken at desired interval time during injection process. Image analysis technique is used to measure the oil recovery factor as a function of injected pore volume of solvents. The concentration calibration curves of solvents in heavy oil are used for evaluating the solvent concentration. The oil recovery factor versus pore volume of different injected solvents were plotted for different micromodel flow patterns, at three different flow rates in both horizontal and vertical geometry. It has been found that the pore structure orientation have significant effect on the oil recovery during solvent injection process this could be due to the enhancement or detraction of the longitudinal and transverse dispersion in the porous media. The results also indicated that gravity enhances the oil recovery in the case of vertical injection compared to the horizontal one. In addition solvents of lower molecular weight resulted in higher oil recovery. Introduction With the era of conventional oil appearing to be coming to anend, attention has turned to heavy oil production and enhanced oil recovery (EOR). Heavy oil and oil sands are destined to play an increasingly important role in the oil supply in the world and they will be in center-stage in the development of the oil industry in Canada. One third of the world's oil is in Canada in the form of heavy oil and bitumen. The heavy oil resource of the world total about ten trillion barrels, nearly three times the conventional oil-in-place in the world. Alberta contains nearly two trillion barrels of oil. Approximately one fourth of the oil production of Canada is from oil sands. In-situ recovery processes can be classified into two categories: thermal and non-thermal. Thermal recovery processes utilize heat to reduce the viscosity of the heavy oil in situ, thus mobilizing the heavy oil. Examples of thermal processes are Cyclic Steam Simulation (CSS), Steam Assisted Gravity Drainage (SAGD) and Steam Flooding. On the other hand, non-thermal processes rely on dilution of the oil rather than heat to reduce the heavy oil viscosity. Examples of such processes are CO2 Injection, Miscible Floods and Vapour Extraction (VAPEX). Displacement in the case of immiscible floods, such as water flooding, is generally not feasible, but a fluid can be displaced completely from the pores by another fluid that is miscible with it in all proportions. In the case of miscible fluids there are no residual saturations. Hence, solvent floods present an attractive in-situ process for the recovery of the heavy oil.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,518
Score d'incertitude au seuil0,969

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations8
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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