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Enregistrement W2268651068 · doi:10.1115/1.4031453

Solvent Selection Criteria and Optimal Application Conditions for Heavy-Oil/Bitumen Recovery at Elevated Temperatures: A Review and Comparative Analysis

2015· review· en· W2268651068 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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJournal of Energy Resources Technology · 2015
Typereview
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSolventAsphaltPetroleum engineeringSteam injectionProcess engineeringEnvironmental scienceChemistryComputer scienceMaterials scienceOrganic chemistryGeologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sole thermal or solvent methods for heavy-oil recovery are not effective enough to deliver cost efficient processes. Hybrid applications of those two techniques have been proposed to take advantage of each and a wide range of investigations have been recently performed focusing on extreme conditions such as bitumen containing sands and carbonates, deep reservoirs, and oil-wet fractured carbonates. What is critically important in these applications is to determine the best performing solvent for a particular application and optimal application conditions for a given solvent at high temperature conditions. In this study, the results from various reported works on the hybrid applications of thermal (mainly steam) and solvent methods were complied, analyzed, and compared. Attention was given to a comparative analysis of steam-over-solvent injection in fractured reservoirs (SOS-FR) method. Steam/solvent methods show a promising outcome in general, while specific modifications must be taken into account for different application situations. These were discussed and specified, especially from proper solvent type and optimal application conditions for alternate injection of steam and solvent in different reservoir types.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,957
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,307 · 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