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Enregistrement W2110532901 · doi:10.2118/03-02-04

Investigation of the VAPEX Process Using CT Scanning and Numerical Simulation

2003· article· en· W2110532901 sur OpenAlexfundno aff
David Cuthiell, Christine McCarthy, T. Frauenfeld, Scott E. Cameron, G. Kissel

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Petroleum Technology · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSuncor Energy Incorporated
Mots-clésMixing (physics)Viscous fingeringDispersion (optics)Petroleum engineeringSolventMechanicsSteam-assisted gravity drainageProcess (computing)Porous mediumMaterials sciencePorosityGeologyChemistryComputer sciencePhysicsComposite materialOil sandsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The "VAPEX" process, a solvent analogue of Steam Assisted Gravity Drainage, has attracted considerable attention as a recovery method for heavy oil. However, to date, there are still many questions about the nature and magnitude of basic process mechanisms, and whether the process can produce economic oil rates. The experiments discussed in this paper were aimed at quantifying some of the basic mechanisms, in particular the dispersive mixing mechanism. We have performed a series of topdown solvent injection experiments under varying conditions, utilizing a CT scanner to monitor fluid movements. All of the displacements we have observed are gravity-unstable in the early stages, and characterized by viscous fingering of the solvent into the 5,500 cP oil. After solvent breakthrough, the displacements become stable, dominated by a single solvent finger which has many of the features of a VAPEX solvent chamber. The "mixing parameter" we infer for these experiments using the Butler/Mokrys analytic model is higher than that reported for Hele-Shaw VAPEX experiments. An analysis of localized fluid velocities in the experiments using numerical simulation shows that the enhanced mixing parameter can be understood as a consequence of convective dispersion in the porous medium. By adjusting the amount of physical dispersion, the simulations can match breakthrough time, post-breakthrough oil rates, and the general character of the fingering. A novel type of "quasi-pore scale" simulation grid appears to provide advantages in simulating the unstable period at the beginning of the displacements. Introduction Compared with steam-based processes such as Steam Assisted Gravity Drainage (SAGD) for recovery of heavy oil, solventbased processes offer the possibility of reduced energy consumption and greenhouse gas production. However, they are mechanistically complex, and questions remain regarding their expected performance. To date, no field data are publicly available to answer these questions. One solvent-based process that has been proposed is the Vapour Extraction (VAPEX) process(1, 2). This solvent analogue of SAGD utilizes gravity as the driving agent, and solvent dilution of the heavy oil as the mobilization mechanism. The concept of the process is illustrated in Figure 1. A practical, solvent-based recovery process will depend for its success on the interplay of a number of phenomena. Some of the most important of these are: diffusion/dispersion, viscous fingering, capillary-driven mixing (in the case of a gaseous solvent), and the effects of reservoir heterogeneity. The first three are accessible for study in the laboratory, and understanding their interplay at the laboratory scale is a first step toward predicting their effects in a field process. Numerical simulation is required both to extrapolate laboratory experience to the field scale, and to incorporate the effects of reservoir heterogeneity. The study described in this paper addresses the phenomena of diffusion/dispersion and viscous fingering based on a series of laboratory experiments, combined with numerical simulation. Our initial experiments utilized a liquid solvent; therefore capillary mixing effects were absent. Future work will extend the results to gaseous solvents.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,626
Score d'incertitude au seuil0,289

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,216 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations33
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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