Modelling of dynamic mass transfer in a vapour extraction heavy oil recovery process
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Viscosity reduction through solvent dissolution into heavy oil is one of the most important recovery mechanisms of a vapour extraction (VAPEX) process. Existing analytical models can neither accurately describe the mass transfer between solvent vapour and heavy oil nor predict the solvent chamber evolution. Simulation models are confounded by numerical dispersion and have difficulty in accurately characterizing fluid properties in VAPEX. This study first develops a mass transfer model to describe a dynamic heavy oil‐solvent mixing process. This model is then incorporated into a VAPEX model to estimate solvent chamber development and an oil production rate. Diffusivity is determined through history matching theoretically calculated and experimentally measured cumulative oil production data. It is found that both constant and variable diffusivities can achieve an excellent match in cumulative oil production data. However, their respective characterization of the fluid properties in the VAPEX transition zone is very different. This study also proposes a method to convert constant diffusivity into its equivalent variable diffusivity for VAPEX by using some regressed correlations. Moreover, the back‐calculated effective diffusivity is found to be about 10–30 times of the corresponding molecular diffusivity measured in the laboratory.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».