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Enregistrement W2075874091 · doi:10.2118/154287-ms

Three-Phase Flow during Steam Chamber Rise

2012· article· en· W2075874091 sur OpenAlexaff
Muhammad Murtaza, Hassan Dehghanpour

Notice bibliographique

RevueSPE Improved Oil Recovery Symposium · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSteam injectionSteam-assisted gravity drainageMechanicsVolumetric flow rateFlow (mathematics)Steam drumTwo-phase flowPetroleum engineeringCoupling (piping)Displacement (psychology)Materials scienceEnvironmental scienceSuperheated steamThermodynamicsEngineeringBoiler (water heating)PhysicsMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract During Steam Assisted Gravity Drainage (SAGD) process, a steam chamber is formed due to continous steam injection. This steam chamber first moves upward to the top of the reservoir and then spreads side ways. The upward displacement of the steam chamber is the key parameter, for determining the optimum rate of steam injection. Slow injection rate will give low oil recovery where as high injection rate will cause steam loss. Furthermore, the cost of steam is more than half of the total cost of the project. Therefore it is necessary to determine the accurate rate of steam chamber rise to make the process economic. Recent experiments show that oil flow is coupled to water flow during three-phase gravity drainage in water-wet system. In this paper, we argue that this type of flow coupling can be significant during SAGD. We extend Butler (1987) analytic model for the rise of interfering steam chambers to account for three phase flow and flow coupling. We also show the significance of flow coupling by solving a simple numerical example. We observe that by including three-phase drainage and the coupling flow in the steam chamber, the vertical rise velocity of steam chamber increases. Moreover the steam chamber rise velocity is sensitive to viscosity-temperature characterstics (m) of oil. As the value of m decreases the rise velocity increases. Furthermore, we compre the model predictions with measured values from five fields, and one experiment.

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 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 enseignants0,160
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations6
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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