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Enregistrement W2500133740 · doi:10.2118/0315-0128-jpt

Analysis of Steam/Solvent-Coinjection Processes by Use of Dynamic Gridding

2015· article· en· W2500133740 sur OpenAlexaboutno aff
Chris Carpenter

Notice bibliographique

RevueJournal of Petroleum Technology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMass transferSolventDispersion (optics)DiffusionComputer scienceRepresentation (politics)Petroleum engineeringCondensationProcess (computing)Process engineeringMaterials scienceEnvironmental scienceMechanicsChemistryGeologyMeteorologyEngineeringPhysicsThermodynamicsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article, written by JPT Technology Editor Chris Carpenter, contains highlights of paper SPE 169075, “A Methodological Analysis of the Mechanisms Associated With Steam/Solvent-Coinjection Processes by Use of Dynamic Gridding,” by A. Perez-Perez, M. Mujica, and I. Bogdanov, CHLOE, and J. Hy-Billiot, Total, prepared for the 2014 SPE Improved Oil Recovery Symposium, Tulsa, 12–16 April. The paper has not been peer reviewed. Hybrid steam/solvent processes have gained importance as a thermal-recovery process for heavy oils in recent years. Among the identified physical mechanisms that play a role during these processes are heat-transfer phenomena, gravity drainage and viscous flow, solvent mass transfer, and mass-diffusion/-dispersion phenomena. In this paper, a study of sensitivity to grid size is described. Ideally, this work will provide some insight into methodological aspects to be considered when hybrid steam/ solvent processes are modeled. Introduction Recent studies concerning the size of the liquid-solvent-rich zone where molecular diffusion and dispersion occur have implied that a detailed representation of the solvent/steam- chamber edge is necessary in the numerical model. To represent this front appropriately, the authors propose application of fine-grid models to represent the steam/ solvent condensation zone and, in parallel, activation of the adaptive-mesh refinement (AMR) option for amalgamating the internal and external portions of the steam chamber zone. It is expected that, with this simulation strategy, a detailed representation of the front will be caught by a fine model, while a coarse model will be sufficient to represent the heat-transfer phenomenon that dominates in the noncritical zone. For a discussion of the amalgamation process, please see the complete paper. Model Description Synthetic Reservoir Model. A synthetic reservoir representing a generic formation of Athabasca oil sands (western Canada) is used in this work. The reservoir consists of a pay zone rich in oil. The pay zone is 45.5 m in length (x-direction) and 50 m in thickness (z-direction).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,535

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
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)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,231 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2015
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