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Enregistrement W2058804505 · doi:10.1021/ef800389v

Experimental and Numerical Simulation of Oil Recovery from Oil Shales by Electrical Heating

2008· article· en· W2058804505 sur OpenAlexaff
Berna Hasçakir, Tayfun Babadagli, Serhat Akın

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesTürkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu
Mots-clésRetortOil shalePetroleum engineeringShale oilComputer simulationElectrical resistivity and conductivityEnvironmental scienceOil fieldMaterials scienceGeologyMineralogyWaste managementEngineeringSimulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The recovery characteristics of four different oil shale samples were tested experimentally using the retort technique. To accomplish efficient temperature distribution, the thermal conductivity of the oil shale samples was increased by the addition of three different iron powders. The doses of iron powders were optimized for each oil shale sample based on the highest oil production value experimentally. The experiments were then modeled using the electrical heating option of a commercial reservoir simulator. The viscosity−temperature relationship was obtained by matching the experimentally obtained temperature distribution in the cores and production data to the numerical ones. After the other parameters needed for the numerical model were collected and compiled, field-scale simulations were performed and a parametric analysis was performed for different oil shale cases. The experimental and numerical results show that field-scale oil recovery from oil shales by electrical heating could be technically and economically viable.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,219
Score d'incertitude au seuil0,419

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)0,0000,000

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 GPT0,221
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations55
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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