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Enregistrement W2075076909 · doi:10.2118/136402-pa

Methodology for Estimating Recovered Solvent in Solvent-Aided Process

2012· article· en· W2075076909 sur OpenAlexafffund
Subodh Gupta, Simon Gittins, Christian Canas

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Petroleum Technology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensCenovus Energy (Canada)
Organismes subventionnairesCenovus Energy
Mots-clésSolventAsphalteneAsphaltAPI gravityChemistryPetroleum engineeringChemical engineeringChromatographyMaterials scienceOrganic chemistryPetroleumGeologyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary The solvent-aided process (SAP) is a solvent-based enhancement of steam-assisted gravity drainage (SAGD) in which small amounts of solvent, such as light alkanes or natural-gas liquids, are added to the injected steam to enhance reservoir performance and associated project economics. Expectedly, the economics with SAP are sensitive to the solvent recovered from the reservoir, making its measurement in a field test an important factor. When a single-component solvent such as butane, which is not generally present in the produced heavy oil or bitumen, is used in SAP, estimation of the recovered solvent can be achieved uniquely. But when the solvent also has heavier components, some of which overlap with the lighter components of the produced oil, the measurement is not straightforward. The problem is compounded by the fact that the interaction with the reservoir changes the composition of the produced solvent and makes it time variant on account of different resident times associated with different components. The issue is further complicated by the fact that produced oil also undergoes an in-situ solvent deasphalting process (SDA), which is also time and space variant in the reservoir. If there were no in-situ SDA, one potential method to measure the amount of produced solvent would be to measure the total asphaltene content as an oil "marker" in the produced blend. Use of a tracer with injected solvent, as well as regression-based analyses for solvent fraction (using compositional analyses of solvent, bitumen, and the blend) of the produced blend, is error prone for these same reasons. Because of the issues in these approaches, a new method is desirable for a more-robust and unique assessment of the solvent amount in the produced fluids. This paper elaborates on the current challenges and proposes a couple of workable methods, including use of maltenes/metals content as oil markers as well as the use of boiling-point curves of the produced blend compared with the boiling point of the base oil. Such techniques of estimating the recovered solvent can facilitate a more-objective assessment of SAP field tests and enable economic evaluation of SAP application to a commercial scale.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,267 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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