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Enregistrement W2072109860 · doi:10.2118/07-09-03

In Situ Upgrading of Heavy Oil in a Solvent-Based Heavy Oil Recovery Process

2007· article· en· W2072109860 sur OpenAlexaffabout
Peng Luo, C. H. Yang, Asok Kumar Tharanivasan, Yongan Gu

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Petroleum Technology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensPetroleum Technology Research CentreUniversity of Regina
Organismes subventionnairesSichuan UniversityHunan University
Mots-clésSolventDissolutionAsphalteneChemistryLight crude oilButaneHeptaneHydrocarbonChemical engineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this paper, a series of laboratory experiments are conducted under reservoir conditions to quantify the in situ upgrading of heavy oil due to the solvent dissolution and asphaltene precipitation by using a pure solvent (propane) and a solvent mixture (70 mol% methane + 25 mol% propane + 3.5 mol% n-butane + 1.5 mol% iso-butane). It is found that after a solvent is placed in contact with heavy oil at a relatively high pressure for a sufficiently long time, the heavy oil-solvent system at equilibrium state can be roughly divided into three different layers. The top layer is a solvent-enriched oil phase, the middle layer comprises heavy oil with the dissolved solvent and the bottom layer mainly consists of heavy components. The solvent-saturated heavy oils in these three layers have rather different physicochemical properties, such as the solvent concentration, carbon number distribution and viscosity. The top layer has the highest concentrations of solvent and light components and the lowest viscosity of heavy oil even after its dissolved solvent is flashed off. The heavy oil in the middle layer has similar carbon number distribution to the original heavy oil. The bottom layer has the lowest solvent concentration and the highest concentration of heavy components. The heavy oil in the bottom layer, after its dissolved solvent is flashed off, has much higher viscosity than the original heavy oil. These experimental results indicate that in a solvent-based heavy oil recovery process, the solvent-saturated heavy oil in the top and middle layers can be recovered because of its lower viscosity, whereas the heavy oil in the bottom layer may be left behind in the heavy oil reservoir because of its higher viscosity. In this way, the produced heavy oil is in situ upgraded during the solvent-based heavy oil recovery process. Introduction Western Canada has tremendous heavy oil and bitumen deposits(1). Approximatelzy 70 to 80% of the original-oil-in-place (OOIP) remains unrecovered at the economic limit after cold production(2). Heavy oil contains a large portion of heavy components, which are the major reason for its high viscosity (>100 mPa •s) and low API gravity (< 20 °API)(3). Heavy oils and bitumen are highly viscous so that they cannot be recovered by using some conventional recovery techniques for medium and/or light oils. In practice, thermal methods are often used because they can dramatically reduce heavy oil viscosity. However, the majority of Canadian heavy oil reservoirs cannot be exploited effectively and economically by using thermal methods alone due to thin pay zones and/or bottomwater aquifers. Also, low thermal conductivity, high water saturation and large heat losses to the overburden and underburden formations are among the major technical problems associated with the thermal methods(4). In the past, a number of experimental and numerical studies have been conducted to explore the potential of non-thermal recovery methods for heavy oil reservoirs. Solvent-based processes, such as vapour extraction (VAPEX)(5–8), are among the most promising heavy oil recovery techniques. In the VAPEX process, for example, gaseous light hydrocarbon solvents(9) or their mixtures together with non-condensable gases(10) are used to extract heavy oils and bitumen from the reservoir formations.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,503
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0100,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,223 · 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.

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

Citations47
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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