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Enregistrement W2084604224 · doi:10.2118/136402-ms

Measurement of Recovered Solvent in Solvent Aided Process

2010· article· en· W2084604224 sur OpenAlexafffund
Siddhartha Datta Gupta, Simon Gittins

Notice bibliographique

RevueCanadian Unconventional Resources and International Petroleum Conference · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensCenovus Energy (Canada)
Organismes subventionnairesCenovus Energy
Mots-clésSolventAsphalteneAsphaltChemical engineeringChemistryMaterials sciencePetroleum engineeringOrganic chemistryGeologyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Solvent Aided Process (SAP) is a solvent based enhancement of SAGD where 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 like 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 reservoir changes composition of the produced solvent and makes it time-varying 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 de-asphalting process (SDA), which is also time and space varying 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. Due to the issues in the approaches mentioned above, 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 to that 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 its 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,227 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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