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Enregistrement W2510033592 · doi:10.2118/183636-pa

Physical and Numerical Simulations of Subsurface Upgrading by Use of Solvent Deasphalting in a Heavy-Crude-Oil Reservoir

2016· article· en· W2510033592 sur OpenAlexaff
César Ovalles, Estrella Rogel, Hussein Alboudwarej, Art Inouye, Ian Benson, P. Vaca

Notice bibliographique

RevueSPE Reservoir Evaluation & Engineering · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensAcceleware (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAsphaltenePropaneLight crude oilSolventSynthetic crudeFraction (chemistry)Petroleum engineeringChemistrySteam-assisted gravity drainageCrude oilSteam injectionPetroleumOil in placeOil sandsHeptaneChromatographyOrganic chemistryShale oilMaterials scienceGeologyAsphaltComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Physical and numerical simulations of subsurface upgrading by use of solvent deasphalting (SSU-SDA) at laboratory conditions will be presented with a heavy crude oil and propane as a solvent. In this work, 1D propane-flood experiments were performed in a live-crude-oil-saturated (8.8°API) sand at 120°F and 1,000 psi (7.58 MPa). The results showed oil recovery of 85 wt%, with increases of °API value up to 14°API for the produced crude oil. By use of laboratory-characterization data, a new asphaltene-precipitation model was developed that involves four pseudocomponents (deasphalted oil, heavy fraction, and soluble and solid asphaltenes) and three pseudochemical reactions to numerically simulate the laboratory experiments. [In this text, asphaltenes are the fraction of the crude oil that precipitates in paraffins (propane or heptane) and are soluble in aromatics or chlorine-containing solvents (CH2Cl2)]. History match showed very good agreement between the experimental and calculated oil and gas rates and cumulative oil. Also, reasonably good match between laboratory and theoretical °API value of the produced oils was found throughout the propane-flood experiments. By use of this model, a field-scale well pair in steam-assisted-gravity-drainage (SAGD) configuration was simulated for steam only and two steam/propane cases [10:1- and 1:1-vol% ratio, as measured by liquid volume of solvent per cold water equivalent (CWE) of steam] in a typical heavy-crude-oil reservoir. Results showed accelerated oil production and higher °API values of crude in the presence of propane in comparison with the steam-only case. For the 1:1 steam/propane case, the model predicted that the oil quality improved enough to make the oil transportable through a pipeline. This work finds that SSU-SDA continues to show promise as a viable oil-recovery and -upgrading process when the complex downhole physics is modeled. It is predicted that higher propane/steam ratios are needed during SSU-SDA compared with historical solvent-based enhanced-oil-recovery field pilots to capture both the oil-recovery and -upgrading benefits of this process.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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