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Enregistrement W2083339057 · doi:10.2118/2008-135

Experimental Study of Gas Solvent Flooding for Lloydminster Heavy Oil Reservoirs

2008· article· en· W2083339057 sur OpenAlexafffundabout
Guosong Wu, Apostolos Kantzas

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesIndustry CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsPorous Media Laboratory
Mots-clésPetroleum engineeringFlooding (psychology)Water floodingEnvironmental scienceSolventWaste managementChemistryGeologyEngineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract How to economically recover the vast heavy oil/bitumen resources is still a major challenge of petroleum industry in Canada. In recent years, light hydrocarbon solvent-based heavy il recovery methods have attracted much attention as alternatives for thermal techniques. The objective of this paper is to experimentally investigate the propane flooding efficiency and applicability for Lloydminster type heavy oil reservoirs. A series of model tests were conducted to simulate the performance obtained when ravity effects were present. Based on the fact that the target reservoirs pressure ranges from 500 kPa to 1000 kPa, and the propane dew point pressure under reservoir temperature is around 870 kPa, both pure propane injection and mixture gas injection of methane and propane were investigated. For the pure propane flooding process, three different operation pressures were tested. For each test both horizontal and vertical mode injections were investigated. The results showed that during horizontal mode injection, poor flood conformance and unfavorable gravity segregation effects dominated. Gravity segregation and displacement instability effects occurred due to the natural density and viscosity differences between the injected solvent and reservoir oil. The oil recovery efficiency was very low for all tested pressures, and the SOR was high. However, when the models were changed to vertical mode injection, much more incremental oil recovery was obtained under all operation pressures, and the SOR dramatically decreased. For the gas mixture flooding, vertical mode injection was directly applied based on the poor performance of horizontal mode injection of pure propane flooding, and the effect of solvent injection rates was investigated. The results of this study indicate that gravity force is more important than viscous force for solvent gas flooding. Maintaining gravity stable is crucial for solvent gas flooding success. There is potential to use solvent gas or solvent mixture gas to in situ recover Lloydminster type heavy oil reservoirs. Introduction Canada has a vast heavy oil/bitumen reserves distributed in Alberta and Saskatchewan. How to economically and effectively recover those reserves is still a major challenge of the petroleum industry. Heavy oil/bitumen is characterized by high viscosities and low degree API gravities.1 For example, in some Athabasca reservoirs, the oil viscosity is in the millions of mPa.s at reservoir conditions. Although surface mining has high recovery efficiency, mining susceptible reserves only occupy 10% of the total reserves.2 Therefore, considerable technology effort has to be focused on in-situ recovery processes. Generally, in-situ recovery processes are classified into two categories: thermal recovery processes and non-thermal recovery processes. Thermal recovery processes use heat to reduce the heavy oil/bitumen viscosity in-situ. Examples of thermal recovery processes are Cyclic Steam Simulation (CSS), In-Situ Combustion (ISC), Steam Assisted Gravity Drainage (SAGD) and Steam Flooding. Thermal recovery methods seem to be very effective as the oil viscosity is very sensitive to temperature. The SAGD process has been commercially used by several oil companies. However, some economic constraints for the SAGD process arise if the high cost of steam generation and excessive heat losses in some thin oil reservoirs are considered.3

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,294
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations5
Publié2008
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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