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Enregistrement W2327056449 · doi:10.1021/je101034s

Analysis of Downhole Asphaltene Gradients in Oil Reservoirs with a New Bimodal Asphaltene Distribution Function

2011· article· en· W2327056449 sur OpenAlexaff
Julian Y. Zuo, Oliver C. Mullins, Denise E. Freed, Dan Zhang, Chengli Dong, Huang Zeng

Notice bibliographique

RevueJournal of Chemical & Engineering Data · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensSchlumberger (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAsphalteneSolubilityMolar massColloidChemistryThermodynamicsMaterials scienceChromatographyMineralogyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Downhole fluid analysis (DFA) has been successfully used to describe reservoir connectivity and fluid properties. DFA not only measures bulk fluid properties such as the gas−oil ratio (GOR), density, and light-end compositions of CO 2, CH 4, C 2 H 6, C 3 H 8 −C 5 H 12 fraction, and hexane and heavier (hexane +) fractions but also color (optical density) that is related to the heavy ends (asphaltenes and resins) in real time at downhole conditions. Therefore, color gradient analysis in oil columns becomes essential to determine reservoir complexities. In this paper, a new bimodal Γ-distribution function (asphaltene molecules + nanoaggregates and clusters) was proposed to characterize asphaltene components. A thermodynamic asphaltene-grading model was also developed to describe equilibrium distributions of heavy ends (heavy resins and asphaltenes) in oil columns using the multicomponent Flory−Huggins regular solution model coupled with a gravitational contribution. The variations of oil properties (such as molar volume, molar mass, solubility parameter, and density) with depth were calculated by the equation of state (EOS). The primary factors governing asphaltene distribution in reservoirs are the gravitational term, which is determined in part by the size of the asphaltene colloidal particle, and the solubility term, which is determined in large part by the GOR (composition). Consequently, it is critical to accurately measure both the fluid coloration and the GOR (composition) to understand the asphaltene gradient in oil columns. The results obtained in this work are in accordance with the Yen−Mullins model in asphaltene science. In particular, if asphaltenes are equilibrated in an oil reservoir, then a massive fluid flow through the reservoir had to have taken place, and permeable rocks are required, thereby implying connectivity, because asphaltenes necessarily enter the reservoir out of their ultimate equilibrium at the beginning of the reservoir charging. Therefore, a new powerful approach is established for conducting DFA color and GOR gradient analysis by coupling advanced asphaltene science with DFA technology (profiling of fluids) to address reservoir connectivity.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,242
Score d'incertitude au seuil0,566

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,207 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations16
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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