An Integrated Technology Development Plan for Solvent-based Recovery of Heavy Oil
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract ExxonMobil and its Canadian affiliate Imperial Oil Resources are pursuing an integrated research program targeted at developing the next generation of heavy oil recovery processes which utilize hydrocarbon solvents as a mobilizing agent. The key benefits of solvent-based processes are improved environmental performance, improved economics and recovery of resource that is impractical with thermal processes. The integrated research program encompasses fundamental laboratory work, analytical modeling, advanced numerical modeling, scaled physical modeling in the laboratory, a solvent-only pilot which is in the design phase, an operating solvent-assisted SAGD pilot and a first commercial scale application of a solvent-assisted cyclic steam stimulation (CSS) process known as Liquid Addition for Steam Enhanced Recovery (LASER). This paper provides a systematic review of the scope, technical challenges, benefits and successes of research efforts in each of the areas cited above. In general, the results of laboratory modeling and simulation studies are strongly supportive of the potential success of solvent-assisted and solvent-based recovery processes. Reliably demonstrating solvent recovery processes at the field scale remains a key challenge that can only be addressed through well designed field pilot programs and enhanced reservoir surveillance programs for commercial scale applications. These challenges are highlighted in the paper utilizing specific examples from the integrated research program. In conclusion, there are some very significant technical challenges that need to be addressed before solvent-assisted and solvent-based heavy oil recovery processes will be broadly commercialized. Nonetheless, consideration of the results across the full breadth of ExxonMobil's integrated technology program provides strong support that a new generation of solvent recovery processes will emerge as an economically competitive option for heavy oil recovery with significant environmental benefits relative to today's thermal recovery processes.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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