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Enregistrement W2040978754 · doi:10.2118/170123-ms

Semi-Analytical Modeling of Steam-Solvent Gravity Drainage of Heavy Oil and Bitumen, Part 2: Unsteady-State Model with Curved Interface

2014· article· en· W2040978754 sur OpenAlex
Moosa Rabiei Faradonbeh, Thomas G. Harding, Jalal Abedi

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSPE Heavy Oil Conference-Canada · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensNexen (Canada)University of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSteam-assisted gravity drainageSolventSteam injectionDiffusionPetroleum engineeringMechanicsMaterials scienceThermodynamicsChemistryAsphaltGeologyOil sandsPhysicsOrganic chemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Co-injection of solvent with steam in SAGD has shown promise for enhancing oil rates as well as in reduction of energy and water consumption. Modeling and optimization of hybrid steam-solvent recovery processes with commercial numerical simulators can be very time consuming. In addition, the complex interaction of heat and solvent effects in mobilizing heavy oil at the vapour chamber boundary are often difficult to ascertain from the numerical models. Semi-analytical mathematical models can provide insight into the physics of the processes and may be used to estimate production rates and thermal efficiency in much less time. In this study, an unsteady-state semi-analytical model was developed to predict the oil flow rate in the steam-solvent assisted recovery process. The model assumes a curved interface with transient temperature and solvent distribution in the mobile zone. It also accounts for transverse dispersion and concentration-dependent molecular diffusion for solvent distribution. The oil flow rate and interface profile are predicted at each time in an iterative fashion. The results show that the coefficient of diffusion-concentration function significantly affects the solvent penetration depth and its distribution. The semi-analytical model was able to predict oil production rates using different solvents co-injected with steam, in agreement with reported experimental data. The proposed model reveals the complex interaction of heat and solvent solubility and diffusion as they affect mobilization and production of viscous oil. This model may be used to find the optimal operation parameters for the process over a range of different reservoir qualities and pressures, in a very time-efficient manner. The final outcome may lead to an efficient design of a steam-solvent recovery process that utilizes less water and reduces the amount of energy and gas emissions per barrel of oil produced.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,463
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)0,0010,000
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)0,0000,000

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 GPT0,222
Écart entre enseignants0,204 · 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