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Enregistrement W2117788617 · doi:10.2118/2006-158

Effect of Solvent Sequencing and Other Enhancements on Solvent Aided Process

2006· article· en· W2117788617 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCitationSolvent polaritySolventCorporationComputer scienceProcess (computing)Solvent extractionLibrary scienceOperations researchInformation retrievalChemistryEngineeringBusinessOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Alberta's oilsands clearly present an economical solution to the world's dwindling conventional oil supply. SAGD technology, which can potentially be applied to recover over 80% of the bitumen in prospective oilsands, is an energy intensive process. The authors have previously described an improvement to SAGD - Solvent Aided Process (SAP) that aims to combine the benefits of using steam with solvents. In SAP, a small amount of hydrocarbon solvent is introduced as an additive to the injected steam during SAGD. SAP holds the promise to significantly improve the energy efficiency of SAGD thus reducing the heat requirement. Previously discussed results from Encana's field trials of SAP have shown the practical upside of this process. In theory, a variety of solvents can be employed with steam to tap the benefit of solvent dilution in combination with (in situ) heating the oil. However, due to their commercial availability, light alkanes present in the natural gas condensate are the practical choice for the purpose. These different solvents can be used individually or as a mixture, together or one after the other, with varying degree of benefit. The economics of a SAP project depends on the enhancement of oil recovery and rates as well as solvent recovery. This paper, based on modeling work, investigates the effect of solvent sequencing and other potential enhancements on the performance of SAP. Introduction As previously described, in SAGD, oil viscosity is reduced by heating with steam1,2. In SAP3,4,5, solvent dilution is also taken advantage of to aid this viscosity reduction. The result is an enhanced rate of oil production and recovery leading to superior economics with lower energy intensity and impact on environment. VAPEX, a process similar to SAGD but employing only hydrocarbon vapor instead of steam has been described in literature6,7,8,9 and can do away with the expensive heating requirement of SAGD. However, its development is awaiting a successful field trial. Use of solvent with steam for oil recovery is also discussed in literature10,11,12,13 with a focus on enhancement of steam displacement or steam stimulation. Using solvent with steam in a gravity drainage context offers some practical advantages. The pressure in the vapor chamber does not need to be supported by a non-condensable as required in some versions of VAPEX. This means that the progression of the vapor chamber in SAP does not get overwhelmed by the heat/mass transfer resistance at the vapor/oil interface. Encana has been developing SAP since 1996 and piloted the process first at its Senlac Thermal Project in 2002. Encouraged by the results, it is presently testing SAP for in situ bitumen extraction at its Christina Lake Thermal Project5,14. Although the field testing is focused on proving the economics with a basic configuration, this paper explores some new aspects of the process with the help of numerical modeling that can enhance the performance and hence the economics of oil recovery. Measure of SAP Performance The aim of SAP is to improve the economics of SAGD. This improvement, apart from market behavior, depends on reduced capital, energy intensity and solvent requirement.

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.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,584

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,255 · 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