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Enregistrement W2342194337 · doi:10.2118/180183-ms

Modeling of Foamy-Oil Flow in Solvent-Based Recovery Processes

2016· article· en· W2342194337 sur OpenAlexafffund
Xinfeng Jia, Jianli Li, Zhangxin Chen, Yongan Gu, Fanhua Zeng

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of ReginaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlberta Innovates - Technology FuturesCMG Reservoir Simulation Foundation
Mots-clésDrawdown (hydrology)Petroleum engineeringPressure gradientBubble pointFlow (mathematics)Volumetric flow rateGas oil ratioEnhanced oil recoveryBubbleOil wellSolventMaterials scienceMechanicsDiffusionChemistryGeologyGeotechnical engineeringThermodynamicsGroundwater

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Solvent-based recovery processes, such as cyclic solvent injection and its variants, have shown a great potential to enhance heavy oil recovery after cold heavy oil production with sands. In such processes, pressure is increased and reduced in a cyclic manner to induce foamy oil flow, which is a key production mechanism. Previous conclusions of foamy oil flow in primary production may have limitations for cyclic processes since the fluid properties and operating conditions are fairly different. This study first conducted an experimental study to visualize the foamy oil flow in a scaled physical model under realistic reservoir conditions. Pseudo-bubble points at different stages of the test are recorded. Then a mathematical model is developed to simulate the experimental observations. This model reasonably couples pressure diffusion and mass transfer together, and considers dynamic properties of gas, foamy oil and diluted oil. Experimental observations show that the oil zone remains relatively stable before pressure drops to a certain level. Afterwards, the oil front moves explosively inwards the solvent chamber, indicating a flow of foamy oil. Theoretical modeling results show that the pressure gradient at the oil-gas zone interface increases from zero at the beginning to a considerable value during a drawdown process. The foamy oil flows only when the pressure gradient reaches a certain level, and a larger drawdown rate tends to result in a higher pressure gradient and a higher pseudo-bubble point. In addition, at the same pressure drawdown rate, the foamy oil flow at a later stage is expected to happen more quickly than at an earlier stage.

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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 GPT0,215
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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