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Enregistrement W2560427188 · doi:10.2118/184161-ms

Modeling Heavy-Oil Recovery Using Electromagnetic Radiation/Hydraulic Fracturing Considering Adiabatic Effect and Thermal Expansion

2016· article· en· W2560427188 sur OpenAlex
A. Ya. Davletbaev, Л. А. Ковалева, А В Зайнулин, В. Н. Киреев, Tayfun Babadagli, Р. З. Миннигалимов

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSPE Heavy Oil Conference and Exhibition · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesMinistry of Education and Science of the Russian FederationRussian Foundation for Basic Research
Mots-clésAdiabatic processPetroleum engineeringMechanicsDielectric heatingThermalMaterials scienceNuclear engineeringEnvironmental scienceThermodynamicsPhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Production of heavy oil from deep/tight formation using traditional technologies ("cold" production, injection of hot steam, etc.) is ineffective or inapplicable. An alternative is electromagnetic (EM) heating after fracturing. This paper presents the results of a numerical study of heavy oil production from a well with hydraulic fracture under radio-frequency (RM) electromagnetic radiation. Two parameters ignored in our previous modeling studies, namely adiabatic effect and the thermal expansion of oil, are considered in the new formulation while high gradients of pressure/temperature and high temperature occur around the well. The mathematical model is simulated distribution of pressure and temperature in the system of "well-fracture- formation". The distribution of thermal heat source is given by the Abernetty expression. The mathematical model takes into account the adiabatic effect and thermal expansion of heavy oil. The latter makes a significant contribution to heavy oil production. Multi-stage heavy production technology with heating is assumed and several stages are recognized: Stage 1: "Cold" heavy oil production, Stage 2: RF-EM heating, Stage 3: RF is turned off and "hot" oil production continues until the flow rate reaches its initial (before heating) value. These stages are repeated starting from the second stage. Finally, RF-EM heating technology is compared to "cold" production in terms of additional oil production and economics. When producing with RF-EM heating with power 60 kW (50 days in the second stages), the oil rate increased several times. Repeated RF-EM heating (25 days in the fourth stage) doubled the production rate. Near-well region temperature increased by ~82°C in the second stage with RF-EM heating. Temperature increased by ~87°C in the fourth stage with repeated RF-EM heating and production cycles. Economic analysis and evaluation of energy balance showed that the multi-stage production technology is more efficient; i.e., the lower the payback period, the greater the energy balance. With the increase in pressure difference, the payback period and energy balance increased linearly.

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.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,642
Score d'incertitude au seuil0,955

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 GPT0,219
Écart entre enseignants0,207 · 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