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Enregistrement W2055968146 · doi:10.2118/2005-194

Optimal Solvent and Well Geometry for Production of Heavy Oil by Cyclic Solvent Injection

2005· article· en· W2055968146 sur OpenAlexaff
Jianguang Qi, M. Polikar

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSolventProduction (economics)Oil productionMaterials sciencePetroleum engineeringProcess engineeringChemical engineeringChemistryOrganic chemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Vapor Extraction (VAPEX) process has been proposed as a viable alternative to steam-based heavy oil recovery methods. In this process, a vaporized solvent is injected into a horizontal well placed higher in the formation, and the diluted heavy oil is produced by gravity drainage from a horizontal production well situated below. One shortcoming of this process is the slow diffusion of the solvent into the bulk of the oil. The mass transfer mechanism in the VAPEX process involves molecular diffusion and convective dispersion within a porous medium at a microscopic scale - phenomena that are not well understood. In this study, we are proposing an alternative method to VAPEX. Instead of directly injecting the vaporized solvent and producing oil, cyclic solvent soaking is applied to a heavy oil reservoir in order to maximize the mixing time between the solvent and the heavy oil. In this paper, the most effective solvent mixture, which must be in its gaseous phase and also close to its dew point pressure under the prevailing reservoir conditions, is determined using a swelling test, built in the Winprop(1) model. The solvent mixture is then verified by comparing different solvent compositions using thermodynamic simulations. The optimal soaking time for a certain amount of injected solvent is also examined by analyzing the effect of viscosity and the produced gas-oil ratio (GOR) on the performance of the process. Consequently, optimal values for the number of cycles of solvent injection, the soak time and the amount of back production based on the optimal soaking time, is determined. The influence of well geometry on oil recovery is also considered here. Properly positioning the horizontal injectors and producers can enhance significantly the overall oil production rate. Introduction Currently, the economic extraction of viscous heavy oil is a major challenge in the petroleum industry. To deal with this problem, Butler and Mokrys (2) have proposed the concept of injecting light hydrocarbon solvent into the reservoir (VAPEX) as an alternative to Steam-Assisted Gravity Drainage (SAGD). This approach is especially beneficial for thin pay zone reservoirs where the heat losses to the over- and under-burden have a negative impact on the economics of such processes. The VAPEX process does not require water recycling and treatment, yields much lower carbon dioxide emissions and can be operated at reservoir temperature. The capital and operational costs are estimated to be much less than those of a SAGD project (3). The concept of VAPEX is very similar to that of SAGD. In VAPEX, a vapor chamber, rather than a steam chamber, is formed around the horizontal injector, and the diluted oil flows by gravity towards the producer. The principal mechanisms in this process are quite complex. Toluene, as a solvent, has been observed, in an experiment (4), to extract Athabasca and Suncor coker feed bitumen from a Hele-Shaw cell. In those experiments, the solvent-bitumen contact region is composed of a frontal layer bounded by two different, sharp solvent concentration layers.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,667
Score d'incertitude au seuil0,999

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,227 · 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'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

Citations12
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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