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Enregistrement W2398129131 · doi:10.2118/180747-ms

Experimental Investigation of Combined Electromagnetic Heating and Solvent Assisted Gravity Drainage for Heavy Oil Recovery

2016· article· en· W2398129131 sur OpenAlexafffund
Lanxiao Hu, Huazhou Li, Tayfun Babadagli, Majid Ahmadloo

Notice bibliographique

RevueSPE Canada Heavy Oil Technical Conference · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysical and Geoelectrical Methods
Établissements canadiensTRTechUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSteam-assisted gravity drainageSolventPetroleum engineeringOil shaleOil sandsElectric heatingMaterials scienceEnvironmental scienceChemical engineeringWaste managementChemistryGeologyComposite materialAsphaltOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Electromagnetic (EM) heating holds a large potential in heavy oil recovery since it can reduce carbon emission and avoid excessive water usage, and is applicable for water hostile reservoirs such as shale oil reservoirs. Combining solvent injection and EM heating might further reduce the energy intensity of the process. The merits of using solvent in EM heating include diluting heavy oil and thereby increasing its mobility, serving as a heat carrier by reinforcing heat convection in porous media and facilitating gravity drainage by forming a vapor chamber. Detailed experimental investigations are needed to investigate the mechanism of such a complex process and to specify the most influential factors of this hybrid and expensive process to determine optimal operational conditions. In this study, we conduct a series of laboratory experiments to investigate the mechanisms of combined EM heating and solvent assisted gravity drainage for heavy oil recovery. During experiments, sand pack samples contained in Buchner filter funnel are placed in a microwave oven. Solvent injection can be initiated together with EM heating to simulate the hybrid process of combined EM heating and solvent assisted gravity drainage. We investigate the effects of influential factors on the process efficiency, including initial water saturation, solvent types (n-hexane and n-octane), introduction methods of solvents (injection or premixed with oil), combination strategies of solvent injection and EM heating (simultaneous or alternate means), and EM heating power. Temperatures of the sand pack and oil recoveries are simultaneously recorded. Experimental results show that combined EM heating and solvent assisted gravity drainage could effectively enhance heavy oil recovery compared with EM heating or solvent use alone. A higher heating power provides a faster temperature rise and earlier oil production in the sand pack. Moderate initial water saturation could increase the heating speed, leading to a higher oil recovery. Solvent injection can further enhance the viscosity reduction and swelling effect of heavy oil due to EM heating. Compared with n-hexane, n-octane provides higher vertical displacement efficiency and oil recovery under the same experimental conditions. Alternate EMH and solvent injection is more cost effective due to the lower energy consumption compared to the simultaneous EM heating and solvent injection.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,216 · 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'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
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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