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Enregistrement W2080810142 · doi:10.2118/01-07-02

A New Method for Group Analysis of Petroleum Fractions in Unconsolidated Porous Media

2001· article· en· W2080810142 sur OpenAlexaff
K. Mirotchnik, Apostolos Kantzas, A. Starosud, M. Aikman

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Petroleum Technology · 2001
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueNMR spectroscopy and applications
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesDepartment of Science and Technology, Ministry of Science and Technology, India
Mots-clésPetroleumPorosityAsphaltCharacterization (materials science)Extraction (chemistry)Porous mediumPetroleum engineeringWell loggingHydrocarbon mixturesFraction (chemistry)Proton NMRHydrocarbonLoggingChemistryChromatographyMaterials scienceGeologyOrganic chemistryNanotechnologyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A fast and accurate method for the group analysis of crude oils in porous media that describes petroleum components (especially heavy fractions) has been developed. NMR structure group analysis is used as the tool for the characterization of crude oils. This method is proposed as an alternative to existing complicated and laborious methods of characterization of extracted oil samples. Currently, group analysis of heavy fractions of crude oils is being investigated by means of chromatographic methods, such as the SARA (saturates-aromatics-resinsasphaltenes) test. These methods are usually expensive, and require considerable work from qualified personnel. Furthermore, these methods cannot be used for estimating the oil components in situ. The basis of determining crude oil components using NMR is the difference of the nuclei mobility in the different hydrocarbons during the NMR testing period. A combination of solvent extraction, NMR testing and data processing gives a series of NMR terms that are then used to specify hydrocarbon mixtures and their components both in the bulk phase and in unconsolidated porous media. Introduction NMR logging tools are currently used for determining reservoir properties such as porosity(1, 2), permeability(1-4), as well as mobile and immobile fluids(5-7). Recent developments in NMR research offer tools for separating water, oil, and gas from the combined NMR signal(7, 8). Very little is known about the use of NMR logging tools for the in situ characterization of crude oils(1). With respect to heavy oil and bitumen formations, NMR logging has not been very successful in characterizing crude oil. The reason for the lack of such success is the fact that the NMR logging tools cannot detect the spectra from most heavy oil and bitumen formations. It should be noted that high field NMR technology has solved such problems in the past, but such technology cannot be used downhole. A fundamental objective of the research performed in our laboratory is to extend the use of NMR logging tools to all heavy oil and bitumen formations. To this end, the NMR characteristics of heavy oils in porous media were investigated(9, 10). The objective of our work is to isolate the oil signal from the combined NMR spectrum of the formation, and then shift it towards the relaxation time range that can be detected by the conventional NMR logging tools. Once this goal is achieved, NMR logs of heavy oil and bitumen formations can become successful in the analysis of oil downhole. This objective was accomplished in the material presented in this paper through a series of experiments that addressed the following issues:Relaxation interactions in mixtures of simple organic liquids with water.Relaxation interactions in mixtures of simple organic liquids. Relaxation interactions in mixtures of simple organic liquids with solvents.Relaxation times of conventional crude oils with and without solvents present.Relaxation times of heavy crude oils and bitumen with and without solvents present.Relaxation times of heavy crude oils and bitumen with and without solvents in unconsolidated sands and with variable connate water saturation.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,684
Score d'incertitude au seuil0,932

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0060,003
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,307 · 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'étudeSans objet
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

Citations17
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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