Advanced Numerical Simulation of Solvent Vapour Extraction (SVX) Processes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This work presents advanced numerical simulation techniques that were developed to improve the history matching and predictive capability of both laboratory and field scale SVX processes. An algorithm was developed to incorporate the time dependence of SVX processes in the CMG STARS software; it incorporated a non-equilibrium solvent solubility method. A new methodology was developed to correct for excessive numerical dispersion effects at field scale gridblock sizes. Thermal effects due to solvent dissolution in heavy oil were also studied. The advanced numerical simulation technique was constrained by PVT mixing experiments designed to generate mass transfer and non-equilibrium solvent solubility datasets for the solvent–oil system. The numerical models were tuned from the datasets obtained from three lab scale 3D SVX physical model experiments and by the use of a unique set of gas-liquid relative permeability curves (applicable to all three experiments) that employed the solvent mass transfer rate as the history matching parameter. The three physical model experiments varied in only model geometry and horizontal well placement. A relationship between reaction frequency factor (ra) and gridblock size was developed to correct for excessive numerical dispersion effects at field scale gridblock sizes. Thermal effects were incorporated in the numerical model by properly assigning the thermal parameters describing the fluid and porous media heat capacities and vaporization enthalpy coefficients. The studies found that simulations conducted using a non-equilibrium solvent solubility method yielded more realistic relative permeability (kr) curves. The dissolved solvent concentrations and diluted oil viscosity profiles were also more realistic. The viscosity-reducing potential of the thermal effects of solvent dissolution were found to be negligible when compared with the viscosity-reducing effects of solvent dilution.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».