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Enregistrement W2574726699 · doi:10.1016/j.petrol.2017.01.029

Characterization of gas-oil flow in Cyclic Solvent Injection (CSI) for heavy oil recovery

2017· article· en· W2574726699 sur OpenAlexafffund
Sam Yeol Hong, Fanhua Zeng, Zhongwei Du

Notice bibliographique

RevueJournal of Petroleum Science and Engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesPetroleum Technology Research Centre
Mots-clésGas oil ratioSolventPetroleum engineeringChemistryWet gasFossil fuelLight crude oilFlow (mathematics)GeologyOrganic chemistryMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cyclic Solvent Injection (CSI) has emerged as an effective follow-up process to the primary cold production, namely, Cold Heavy Oil Production with Sand (CHOPS). In this recovery process, the solvent is designed to maintain a strong nature of gas at in-situ conditions. As a result, the porous medium is spatially divided into two zones with differing fluid properties, which are gas zone, also called solvent chamber, and heavy oil zone. The CSI process is governed by the gas-oil flow as the solvent chamber is predominated by free gas-oil flow and the heavy oil zone by dispersed gas-oil flow (i.e. foamy oil flow). The gas-oil flow in CSI considerably differs from that in heavy oil solution gas drive, and therefore, needs to be investigated separately. The differences mainly arise from the origin of free gas. In CSI, the free gas originates at the solvent chamber, whereas in heavy oil solution gas drive, it evolves from solution gas. The free gas, in accordance with where it originates, yields occurrence time and quantity that have different dependency on the pseudobubblepoint pressure of oil. Consequently, the gas-oil flow in CSI results in the characteristics far more susceptible to the quantity of free gas and the nonequilibrium nature of foamy oil than heavy oil solution gas drive. This study is aimed at characterizing the gas-oil flow in CSI under the effects of pressure depletion rate as well as the solvent chamber. To fulfill this objective, the gas-liquid relative permeability curves were inferred with the use of numerical simulations and modified fractional flow models. The numerical simulations were carried out to history-match seven lab-scale CSI tests performed at different pressure depletion rates. The modified fractional flow models were applied to describe the foamy oil flow. The distinct characteristics of the gas-oil flow were examined based on sensitivity analysis and comparison to the previous findings on heavy oil solution gas drive. The results suggest that, at low pressure depletion rates, the gas-oil flow in CSI yield the characteristics that have also been observed in heavy oil solution gas drive. At sufficiently high pressure depletion rates, however, the free gas that exists even when the dispersed gas bubbles are immobile results in the different behavior of critical gas saturation and gas phase mobility. The solvent chamber misleads the gas-liquid relative permeability curves if the critical gas saturation is too high to properly describe the simultaneous flow of free gas and foamy oil. The solvent injectivity is also affected by the pressure depletion rate due to the foamy oil that has remained as unproduced in the solvent chamber during a previous production period.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,218 · 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'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

Citations24
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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