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EFFECT OF SOLVENT TYPE AND DRAINAGE HEIGHT ON ASPHALTENE PRECIPITATION FOR THE SOLVENT PERCOLATING GRAVITY DRAINAGE MECHANISM IN THE VAPOR EXTRACTION PROCESS

2014· article· en· W2042127984 sur OpenAlexaff
Mehdi Mohammadpoor, Farshid Torabi

Notice bibliographique

RevueSpecial Topics & Reviews in Porous Media An International Journal · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensPetroleum Technology Research CentreUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDrainageSolventPrecipitationGeologyMechanism (biology)ChemistryPetroleum engineeringChemical engineeringMineralogyOrganic chemistryMeteorologyEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The problems associated with highly viscous heavy oil reservoirs, excessive heat loss to the surrounding formations, low permeability carbonate reservoirs, and the large amount of CO2 emitted during thermal processes have made solvent-based heavy oil recovery methods more attractive than thermal methods. In this study, an extensive experimental investigation was carried out to evaluate the effect of solvent type and drainage height, as the key parameters in vapor extraction, on asphaltene precipitation. Two large visual rectangular sand-packed physical models with heights of 24 and 47 cm were employed to conduct the experimental studies. Propane, methane, and a propane/CO2 mixture were considered as the respective solvents in the experiments. Also, separate experiments were carried out to measure the asphaltene precipitation at different locations in the models. The results show that for almost all of the different solvents used in this study more asphaltene precipitation was observed close to the injection points and at the oil/solvent interface. Comparing the textures of the asphaltene precipitants from different locations in the models, it was found that the precipitants close to the injection points were more brittle, while the precipitants close to the production points were more ductile. After comparing the asphaltene precipitation in the small and large models when various solvents were used, it was observed that in the case of propane injection more asphaltene precipitation was observed at different locations in the physical models.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,942
Score d'incertitude au seuil0,316

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
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 savante0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,297 · 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'étudeAutre devis
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

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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