Direct Current Electrical Enhanced Oil Recovery in Heavy-Oil Reservoirs To Improve Recovery, Reduce Water Cut, and Reduce H2S Production While Increasing API Gravity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Electro-Petroleum, Inc. (EPI) has successfully demonstrated use of DC electrical current for enhanced oil recovery (a process we now call "Electro-Enhanced Oil Recovery", or EEOR) at heavy oil fields in the Santa Maria (California) Basin and the Eastern Alberta Plains. They have also conducted large-scale (1 cu-m sample size) laboratory studies to evaluate unexpected results from these field demonstrations. Dr. G. V. Chilingar, of the University of Southern California, publicly advocated using a similar technology in the 1960’s. Several successful applications of similar technology have been claimed, in the Former Soviet Union. Field studies in California have demonstrated up to a ten-fold increase in oil production from a field containing 8° API gravity oil. Recent research has demonstrated that the EEOR process is also capable of cold cracking of heavy oil in-situ, resulting in lighter produced oil and increased reservoir pressures. EEOR can function at depths below 10,000 feet, well below the 2,500 ft. practical limit for steam flood operations. Observed changes in the produced fluids include:Increased oil production rates.Reduced produced oil viscosity increased API gravity).Reduced water cut.Reduced H2S production.Increased gas production.Increased produced gas energy (heavy gas) content.Reduced PAH production. All of these observed fluid chemistry changes can be explained by the use of DC electrical technology.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».