The Engineering Models of Multi-Component Thermal Fluid Technology to Enhance Oil Recovery on Shallow Water Heavy Oil
Notice bibliographique
Résumé
This paper discusses engineering models of the multi-component thermal fluid technology (MCTF) on shallow water heavy oil to enhance oil recovery. Offshore heavy oil reserves are abundant, which accounts for 70%, but due to the high viscosity of heavy oil and poor mobility, it is difficult to extract except thermal recovery. The practices of onshore oilfields at home and abroad prove thermal recovery can be the best way to extract. However, for shallow water (water depth is less than 500 m) oil field, the presence of sea water makes huge difference between onshore and offshore oilfields. This also brings difficulties and challenges, such as integrated equipment, water supply, electricity power supply, and production fluid processing. The authors used analysis of the resources situation of offshore platform and integrated optimization of multi heat transfer equipment. Finally three offshore oilfield thermal recovery engineering models have been developed. The first is the offshore production platform alone placed two sets of type II MCTF device, which can achieve simultaneous thermal recovery operations in two wells. The second is a multifunctional platform (it is also called LIFTBOAT) supports production platform, placed three sets of MCTF device, can complete operations three wells at a time. It is also used for 1-2 wells thermal operations. Meanwhile, the other is for workover operations. The third is drilling platform alone placed a type II MCTF equipment, and test operation can be carried out in thermal recovery wells. The field practices of more than 20 wells in shallow heavy oil prove MCTF engineering models meet present demand of sea thermal recovery; and it has great application potential.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».