MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2085720787 · doi:10.2118/07-09-01

Liquid Addition to Steam for Enhancing Recovery (LASER) of Bitumen with CSS: Results from the First Pilot Cycle

2007· article· en· W2085720787 sur OpenAlexaffabout
R.P. Leaute, B. S. Carey

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Petroleum Technology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensImperial Oil (Canada)
Organismes subventionnairesUniversity of Minnesota
Mots-clésDiluentAsphaltSteam injectionProcess engineeringRepeatabilityPilot plantEnvironmental scienceWaste managementPetroleum engineeringMaterials scienceEngineeringChemistryChromatographyNuclear chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Research aspects for the Liquid Addition to Steam for Enhancing Recovery (LASER) process were described in a previous paper(1). The research concept has since been field-tested for a single cycle at a pad at Imperial Oil's CSS (Cyclic Steam Stimulation) operation at Cold Lake. The pilot entailed the addition of a small 6% volume fraction of C5+ condensate (diluent) into eight wells during CSS Cycle 7. The key pilot objectives were to assess:the increase in oil-steam ratio (OSR) over CSS; and,the level of diluent recovery. The overall performance of the pilot to date has been encouraging. The diluent recovered is estimated to exceed original expectations and is similar in composition to the injected diluent. The increase in OSR was consistent with original expectations. Suites of monitoring instrumentation and analytical methods were developed to allow quantification of the recovery of injected diluent. In addition, multivariate analysis (MVA) statistical methods were used to develop a model of CSS process performance. This model reduced the statistical background performance ‘noise’ associated with normal base CSS operations and allowed an improved analysis of the OSR increase in the pilot to be made. Introduction The LASER process has been described in patents issued recently in both the US and Canada(1). It essentially consists of combining thermal and solvent effects in a cyclic mode of operations to improve CSS performance. The preferred solvent for LASER is diluent that is already used to pipeline produced bitumen to markets. In cyclic-type operations, the mixing and contacting of solvent with targeted bitumen is expected to be more effective than in continuous thermal operations conducted at constant pressures. Background information on LASER technology has been described previously(2). This background includes:a description of both CSS and LASER processes for Cold Lake;the laboratory physical proof of the principle for the LASER process;the validation of that potential using single-well numerical simulations; and,a brief outline of the LASER demonstration pilot scope and design facilities. The primary objective of the field pilot was to collect sufficient high quality data to allow an accurate assessment of key performance indicators such as:bitumen production increase; and,diluent recovery. Based on the initial simulation work conducted with 6% volume ratio of diluent in steam, performance expectations were for an OSR increase of 33% over CSS and a recovery of 66% of the injected diluent. Currently, Imperial Oil produces approximately 22,260 m3/d (140,000 bpd) of bitumen using the Cyclic Steam Stimulation (CSS) process from its Cold Lake field in east central Alberta. The process is expected to recover approximately 25% of the original bitumen in place (OBIP). Previous work has indicated that, if successful, the LASER process could increase this recovery factor by 3 – 6% OBIP. LASER Pilot Design Pilot Location Selection and Well Layout The H22 (LASER Pilot) and H21 (CSS Control) pads are located in the northwestern area of Imperial's operations at Cold Lake.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,211
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 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'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

Citations125
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Canadian Petroleum TechnologyMême sujetPetroleum Processing and AnalysisTravaux en français237 207