Experimental Analysis of Optimal Thermodynamic Conditions for Heavy-Oil/Bitumen Recovery Considering Effective Solvent Retrieval
Notice bibliographique
Résumé
Summary Light-hydrocarbon solvent injection is an effective process to improve heavy-oil/bitumen recovery from oil sands. In this process, oil production is achieved by gravity drive, which is enhanced through the dilution of oil by injected solvent. However, solvent retrieval is one of the major economic concerns in defining the viability of this technique. In this research, a sandpack experimental study was conducted, and the solvent retrieval was determined on the basis of thermodynamic conditions and fluid characterization. Two heavy-oil samples (8.6°API and 10.28°API) from different fields in Alberta, Canada, and four light-hydrocarbon solvents (propane, n-hexane, n-decane, and distillate hydrocarbon) were used in this experimental scheme. Results showed that solvent retrieval increases when light-hydrocarbon solvents (propane and distillate hydrocarbon) are used compared with solvent with high molecular weight (n-hexane and n-decane). Temperature and pressure highly influenced the solvent retrieval. The percentage of solvent retrieval increased when the hydrocarbon solvent was closer to the vapor phase (dewpoint). However, oil recovery showed significant reduction when propane and n-hexane were injected because of high asphaltene deposition on the sandpack. The maximum solvent retrieval was calculated to be nearly 98% at 120°C and 698.47 kPa when propane-and-distillate hydrocarbon was used as solvent. Formation damage, on the other hand, may increase when propane is used as solvent because of the high asphaltene deposition.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».