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Enregistrement W2083108397 · doi:10.2118/04-02-05

Insights Into Some Key Issues With Solvent Aided Process

2004· article· en· W2083108397 sur OpenAlexaffabout
Suraj Gupta, Simon Gittins, P. Picherack

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Petroleum Technology · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSolventPetroleum engineeringProcess (computing)Work (physics)Process engineeringEnhanced oil recoveryViscosityDilutionSteam injectionChemistryEnvironmental scienceWaste managementBiochemical engineeringMaterials scienceComputer scienceEngineeringOrganic chemistryMechanical engineeringThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Gravity drainage processes, such as SAGD and VAPEX, aim at exploiting viscosity reduction of the target oil, either through thermal diffusion or dilution. Thermal diffusion being much faster than molecular diffusion, production rates from a steam process are expected to be higher than a solvent-alone process. Despite this apparent drawback, solvent-alone processes promise to be attractive owing to lower heat losses and energy requirements, lesser impact to the environment, possible downhole upgrading, etc. One is naturally led to thinking of combining the benefits of SAGD with that of the solvent-alone process. The resultant process, aimed to improve the performance of SAGD by introducing hydrocarbon solvent additives to the injected steam, is the subject matter of this paper and is called the " Solvent Aided Process" (SAP). With the combined potential benefits come the combined challenges of the two processes. Although substantial understanding has been developed around SAGD in recent years, a number of unknowns associated with solvent processes exist. This paper, drawing heavily from the authors' extensive investigation of SAP, dwells on the estimated benefits of SAP over SAGD, discussing possible mechanisms at work, optimal design of injectant (involving lighter alkane additives), and operational aspects and issues such as solvent retention, etc. Introduction The concept of adding solvents to the injected steam for improving the performance of steam-based recovery processes is not new. Various authors(1–8) have described and analyzed the benefits of adding hydrocarbon solvents to primarily steam flood processes. Their work mainly focused on the oil-recovery enhancements that solvent addition brings to steam-flood(1–3, 5–8) or steam stimulation(4). With the advent of SAGD(9, 10), exploitation of the vast heavy oil and bitumen resources of the Western Canadian Sedimentary Basin is now feasible. However, owing to a highly energy-intensive process and the nature of the target product (heavy oil), the economics of SAGD is very susceptible to fuel prices and heavy oil market forces. Use of solvents in place of steam in gravity drainage for heavy oil recovery(11–14) promises to be a more energy-efficient process but suffers from poor (estimated) rates of recovery(12,13). This is because molecular diffusion, the mechanism responsible for the dilution of heavy oil which reduces its viscosity in a solvent-alone process, is much slower than its counterpart, thermal diffusion, in the case of SAGD. Among other things, modification of the drainage geometry(15) has been suggested for providing a large contact area to compensate for a low rate of diffusion and to raise the rates of production. Given earlier efforts(1–8) to improve the steam-flood process with the use of solvents, the combination of solvents and steam in conjunction with the concept of gravity drainage seems to be a natural progression from SAGD and VAPEX. A few investigators, ncluding Butler and Yee(16) and Palmgren and Edmunds(17), have suggested the combination of thermal effects and solvent dilution. Viscosity reduction, as pointed out by Butler et al.(11), has a direct impact on the rate of production from a gravity drainage process.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,420
Score d'incertitude au seuil0,911

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,001
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,203 · 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'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

Citations66
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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