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Enregistrement W2037073478 · doi:10.2118/171073-ms

Assisted Extra Heavy Oil Sampling by Electromagnetic Heating

2014· article· en· W2037073478 sur OpenAlexaff
Joseph Bermudez, Waldo A. Acosta, L. Andarcia, A.. Suárez, P. Vaca, D.. Pasalic, M. Okoniewski

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueNMR spectroscopy and applications
Établissements canadiensUniversity of CalgaryAcceleware (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetroleum engineeringVolume (thermodynamics)Sampling (signal processing)ViscosityDrilling fluidEnvironmental scienceElectromagnetic fieldMechanicsDrillingGeologyMechanical engineeringMaterials scienceEngineeringElectrical engineeringDetectorPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Sampling extra heavy oil becomes a challenging operation when viscosities overcome 3000 cp at reservoir temperature. The acquisition of quality samples that allow obtaining accurate viscosity measurements and initial solution gas, among other fluid characterization measurements, is crucial, since they are key parameters to identify and select reservoir strategies. Samples that are commonly gathered from such reservoirs come from mud tanks during drilling, which bring uncertainty due to chemical contamination, and from preserved cores, which usually cannot provide sufficient volume for the required analysis. A new sampling technique presented in this paper, involves an operation assisted by electromagnetic heating. This technology has been studied since the 70s, with some field trials in the 90s, and is currently subject of renewed interest due to better design and prediction methods. It consists of applying radiofrequency heating through use of an antenna positioned in front of the zone of interest. The target zone heats up due to the water molecules oscillation induced by the electromagnetic waves. The increment of reservoir temperature reduces the extra heavy oil (EHO) viscosity and allows such viscous fluid to flow. After heating a substantial fluid volume, the downhole sampling operation with a wireline tool can be started. Heated volume and temperature increment become key parameters to have a successful operation. The heating process is simulated using a coupled reservoir and electromagnetic (EM) simulator. The thermal and electromagnetic models are created for a reservoir with standard conditions found in Colombian Llanos basin, which is the type of reservoir where this heating technology will be applied. Multiple simulations of the heating process using different radio frecuencies (RF) power levels, frequencies and antenna lengths were performed to identify the optimum combination which would allow fastest heating process.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,565
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,294 · 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.

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

Citations6
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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