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Enregistrement W2045577917 · doi:10.2118/165531-pa

Optimal Application Conditions of Solvent Injection Into Oil Sands To Minimize the Effect of Asphaltene Deposition: An Experimental Investigation

2014· article· en· W2045577917 sur OpenAlexaffabout
Laura Moreno-Arciniegas, Tayfun Babadagli

Notice bibliographique

RevueSPE Reservoir Evaluation & Engineering · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAsphalteneSolventHydrocarbonAlkaneChemistryOil sandsChemical engineeringLight crude oilSynthetic crudeDistillationHexanePetroleumPropaneOrganic chemistryChromatographyMaterials scienceAsphaltShale oilComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Solvent injection into heavy-oil reservoirs is quite complex because of the asphaltene destabilization that occurs because of the changes in temperature, pressure, and solvent type dissolved in oil. As a result of this destabilization, the asphaltene flocculates, agglomerates, and eventually plugs the pores in the reservoir because of the formation of asphaltene clusters. In solvent applications, light-molecular-weight hydrocarbon solvents are preferred because of their high diffusion coefficient; however, as the carbon number of n-alkane solvents decreases, asphaltene precipitation increases. Therefore, the selection of the solvent and application condition is highly critical in cold and thermally aided solvent applications. In this research, low-carbon-number n-alkane (propane, n-hexane, and n-decane) and a distillate-hydrocarbon (obtained from a heavy-oil-upgrading facility) injection into glass-bead-pack systems saturated with heavy oil (87,651 and 20,918 cp at 25°C) were evaluated at different pressure conditions that are applicable to typical Canadian oil-sand reservoirs (698–2068 kPa) and temperatures (25–120°C). First, the asphaltene behavior of different solvents at different pressures and temperatures was studied through deasphalting work in a pressure/volume/temperature (PVT) cell in previous work [Moreno and Babadagli (2013)]. By use of quantitative (amount of asphaltene precipitated) and qualitative (microscopic images of asphaltene clusters) observations, asphaltenes were classified in terms of their shape, size, and quantity for different oil/solvent types, pressure, and temperature. Continually, the same n-alkane, distillate-hydrocarbon solvents, and heavy oil were used in gravity-stable-displacement glass-bead-pack experiments. 3-D (cylindrical) glass-bead-pack experiments were carried out at the same temperature and pressure conditions used for the PVT experiments. The operational conditions, oil composition, and solvent type showed significant effects on oil-recovery factor. Asphaltene deposition and residual oil saturation (ROS) in the glass-bead pack and the amount of asphaltene in the produced oil were measured, and the standard saturate, aromatic, resin, and asphaltene (SARA) analysis was applied to determine the optimal operating conditions yielding the highest recoveries with minimal pore plugging. Moreover, the pore-plugging process was analyzed through a visual scanning electron microscope (SEM) and optical microscope to find the different organic deposition formation and agglomeration. Oil production was evaluated by use of microscope visualization, viscosity reduction, and refractive-index values. Eventually, optimal application conditions for solvent and thermally aided solvent injection were listed for a wide range of heavy-oil and solvent types.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,228
Score d'incertitude au seuil0,688

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,276 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations28
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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