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Enregistrement W2068229149 · doi:10.2118/132564-ms

Heavy Oil Production Enhancement by Viscosity Reduction

2010· article· en· W2068229149 sur OpenAlexaboutno aff
Patrick Shuler, Yongchun Tang, Hong‐Xin Tang

Notice bibliographique

RevueSPE Western Regional Meeting · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésViscosityEmulsionHydraulic fluidDemulsifierEnvironmental sciencePetroleum engineeringChemical agentsPulp and paper industryMaterials scienceProcess engineeringChemistryChemical engineeringHydraulic machineryMechanical engineeringBiochemical engineeringEngineeringComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper presents an evaluation of different chemical agents that can reduce dramatically the apparent viscosity of a heavy crude oil or a thick emulsion. The focus of this study is on methods to improve the production of heavy oils and very viscous emulsions such as are found in California, Canada, and Venezuela. This study identified several surfactant-demulsifier formulations that can reduce the viscosity of such heavy fluids by as much as 3 orders of magnitude. If efficient chemical solutions are applied downhole to reduce produced fluids viscosity this offers an economical means to reduce the energy required to move the oil between the well to the surface facilities, thereby improving well productivity and reducing lifting costs. It is especially suited for wells that are producing fluids at colder temperatures (less than 150 °F) that have extreme fluid viscosities (from 10,000 to 100,000 cp); these may be reduced to 100 – 500 cp by gentle mixing with aqueous-based chemical treatment solutions. Wells with high hydraulic pressures, poor pump efficiencies, or excessive pressure losses in the facility gathering systems are good candidates for these treatments. Reducing these extreme viscosities will have benefits such as lowering the power consumption to lift the produced fluids and reduce system pressures. Chemical costs for such chemical treatments are less than a dollar a barrel of oil, and can be even less than $0.50 per barrel of heavy oil. These same or similar chemical systems also may be beneficial for longer distance transportation of heavy oils, as pretreatments for cyclic steam treatments, or as additives in the stimulation fluids applied in heavy oil wells. This laboratory investigation employed a unique novel viscometer that will measure accurately the effective dynamic viscosity of multi-phase liquids (emulsions) from several centiposes to thousands of centipoise. This instrument was developed to overcome the limitations of conventional laboratory viscometers to measure unstable emulsions that may separate during the measurement process.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,817

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations7
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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