Heavy Oil Viscosity Measurements: Best Practices and Guidelines
Notice bibliographique
Résumé
Viscosity is an important parameter in reservoir development, especially in heavy oil production, processing, and transportation. Accurate measurement (±5%) of heavy oil viscosities can be affected by sample handling, storage, and cleaning procedures. In addition, the type of viscometers and the corresponding experimental procedures can impact the accuracy of viscosity measurements. The objectives of this paper are to present the results of a systematic evaluation and comparison of different viscometers typically used in heavy oil viscosity measurements, provide references on the subject of viscometer selection, recommend developed measurement procedures for each viscometer, and generate a reliable viscosity database of dead and live heavy oils. The systematic study was performed using three viscometers typically used in heavy oil systems: a capillary viscometer (CV), an electromagnetic viscometer (EMV), and a rheometer (Rh). Viscosity measurements were performed over a range of temperature and pressure conditions varying from 293 to 422 K (from 20 to 149 °C) and from atmospheric pressure to 31.0 MPa (4500 psia). Three dead heavy oil samples ranging from 20° to 11° American Petroleum Institute (API) gravity and three live heavy oil samples prepared with gas/oil ratios (GORs) of 44.5, 30.3, and 17.8 Sm 3 /Sm 3 by the three dead oils and methane gas were used. The study results showed that, within working limitations, each well-calibrated viscometer can reproduce reported values of viscosity standards with a relative error of less than 5%. The Rh with an open to atmospheric system provides the highest viscosity measurement scale but is limited to lower temperature tests to minimize light and/or intermediate component losses. The EMV and CV provide reasonably consistent viscosity values for both dead and live heavy oil samples as long as key conditions related to the experimental setup, measurement procedures, and sample preparation are met.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».