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Enregistrement W2147174524 · doi:10.2118/09-08-42

Modelling Mass Transfer Boundary Layer Instability in the CO-Based VAPEX Process

2009· article· en· W2147174524 sur OpenAlexafffundabout
Mohammad Javaheri, Jalal Abedi

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Petroleum Technology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesSharif University of TechnologyUniversity of CalgaryCalifornia Institute of TechnologyUniversity of Southern California
Mots-clésPetroleum engineeringSoil vapor extractionConvectionInstabilityNatural convectionMass transferDissolutionMaterials scienceMechanicsWaste managementGeologyEngineeringChemical engineeringContaminationPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract VAPEX (vapour extraction) is a promising technique for the recovery of heavy oil and bitumen reservoirs, especially for cases where steam-assisted gravity drainage and other thermal recovery methods are not economical. In the VAPEX process, a solvent is injected into the reservoir to reduce the oil viscosity and mobilize it towards the production well. CO2-based VAPEX is an attractive option from both economic and environmental perspectives. In CO2-based VAPEX, unlike other hydrocarbon solvents, dissolution of CO2 into the oil can result in a density increase of the diluted oil. As a consequence, the diluted oil has a higher density than the immobile oil beneath and a gravitationally unstable diffusive boundary layer is induced, which may lead to natural convection. In this study, a mathematical model for the diffusive boundary layer in the CO2-oil contact region in the VAPEX process is developed and the possibility of convective mixing occurrence is examined using linear stability analysis, based on the amplification of the initial velocity perturbations. It is found that in field-scale cases in the VAPEX process, the Rayleigh number is much smaller than the critical Rayleigh number, (Rac), and natural convection cannot happen in this process. Introduction The world's total reserve of heavy oil and bitumen is about six trillion barrels, which is about six times the amount of conventional resources(1). A major part of these resources are in Canada, Venezuela and the United States. Most of these reserves are at such depths that open-pit mining cannot be used economically, and in situ methods have to be used to reduce the viscosity of the oil-in-place and mobilize it. Either thermal methods or non-thermal methods can be used to recover these reserves. The viscosity of oil is a strong function of temperature and decreases sharply with increasing temperature. Currently steam-assisted gravity drainage (SAGD), a thermal method, is a popular scheme for the recovery of heavy oil and bitumen and has been successfully applied in several fields. Despite the success of this process for some reservoirs, there are many reservoirs that SAGD cannot be applied due to excess heat loss, which makes it uneconomical to operate. In thin reservoirs, the need for steam increases and the steam-to-oil ratio (SOR) is prohibitively high. Many oil and bitumen reservoirs have a bottom aquifer, and heat loss to the water can make the process unfeasible(2). There are also reservoir conditions where SAGD may not be applied, such as when water saturation is high or porosity is low. In cases where SAGD cannot be applied, VAPEX is an option for the recovery of these resources. The initial development of the VAPEX process was first introduced by Butler and Mokrys(3) as a solvent analogue to steam-assisted gravity drainage. The steam chamber in SAGD is replaced by a solvent chamber in VAPEX. In the VAPEX process, a solvent is injected near its dew point (where both solubility and diffusivity of the vapour solvent into oil are at their maximums) and forms a solvent chamber within the reservoir(4).

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,220 · 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'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

Citations14
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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