Thermal Techniques for the Recovery of Heavy Oil and Bitumen
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Over 90% of the world's heavy oil and bitumen (oil sands) are deposited in Canada and Venezuela. Alberta holds the world's largest reserves of bitumen and the reserves are of the same order of magnitude as reserves of conventional oil in Saudi Arabia. Up to 80% of estimated reserves could be recovered by in-situ thermal operation. As the resources available for conventional crude in Canada continue to decline, further development of heavy oil and oil sands in-situ recovery technologies is critical to meeting Canada's present and future energy requirements. Sophisticated technologies have been required to economically develop Canada's complex and varying oil fields. Various existing in-situ technologies such as hot water injection, steam flooding, cyclic steaming and combustion processes have been successfully applied in Venezuela and California. Most recently, advances made in directional drilling and measuring while drilling (MWD) technologies have facilitated development of new in-situ production technologies such as the steam assisted gravity drainage (SAGD), expanding solvent-SAGD (ES-SAGD) and solvent vapor extraction (VAPEX) that have significantly improved well-bore reservoir contact, sweep efficiencies, produced oil rates and reduced production costs. This paper provides an overview of existing and new thermal in-situ technologies and current projects. Potential of new technologies are assessed and compared to various existing in-situ thermal processes. Critical issues affecting production performance are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».