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Enregistrement W2444546673 · doi:10.1021/acs.energyfuels.5b02773

Cracked Naphtha Coinjection in Steam-Assisted Gravity Drainage

2016· article· en· W2444546673 sur OpenAlexaffabout
Mohammed Taha Al-Murayri, Brij Maini, Thomas G. Harding, Javad Oskouei

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of CalgaryNexen (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSteam-assisted gravity drainageNaphthaOil sandsEnvironmental sciencePetroleum engineeringAsphaltPetroleumWaste managementSynthetic crudeSteam injectionUnconventional oilFossil fuelGeologyChemistryMaterials scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Steam-assisted gravity drainage (SAGD) is a thermal in situ recovery method for heavy oil and oil sands that has been employed to exploit the vast petroleum deposits in the Athabasca region of northern Alberta that are not amenable to surface mining. Nevertheless, in spite of its success in recovering highly viscous bitumen, SAGD remains a costly technology that requires large energy input in the form of steam for each barrel of produced oil. This requires large quantities of water and natural gas, resulting in sizable greenhouse gas (GHG) emissions and extensive postproduction water treatment. There are ongoing efforts to make SAGD more energy-efficient and environmentally sustainable by reducing steam consumption while maintaining favorable oil production rates and ultimate oil recovery. Such efforts include the coinjection of steam and solvent in a process called expanding solvent SAGD (ES-SAGD) wherein bitumen that is essentially immobile at initial reservoir conditions is made mobile by heating and mixing solvent into the oil. In this work, experiments are reported in which cracked naphtha is applied as an additive to steam for the production of Long Lake bitumen. The results conclusively demonstrate that coinjecting cracked naphtha with steam, under specific conditions, significantly increases oil production rates and reduces overall steam requirements.

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 seuil0,003

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations14
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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