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Enregistrement W2586494439 · doi:10.2118/185000-ms

Classification of Alberta Oil Sands Based on Particle Size Distribution for Sand Control Design and Experimental Applications

2017· article· en· W2586494439 sur OpenAlex

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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueSPE Canada Heavy Oil Technical Conference · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaRGL Reservoir Management
Mots-clésOil sandsCategorizationParticle-size distributionParticle sizeEnvironmental scienceScale (ratio)Petroleum engineeringComputer scienceGeologyArtificial intelligenceGeographyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract There is a growing interest in physical model testing of the reservoir and large-scale sand control testing for oil sands. These experiments require the synthesization of representative sand-packs. Particle size distributions (PSDs) of these sand-packs ought to be comparable to the PSD of target oil sands. For practical and economic reasons, it is favorable to test samples with a limited number of PSDs, yet representative of a spectrum of oil sands. The aim of this paper is to categorize the PSD of Alberta oil sands to a limited but representative number for use in laboratory research. This paper is based on the analysis of 152 PSD curves for Alberta oil sands. To categorize these PSD's in a meaningful way, an algorithmic approach is presented which uses attributes that are widely used in sand control design (e.g. D10, D50, D70, fines content) and, subsequently screens and sorts the data to produce a finite number of PSD categories which represent the majority of the data. Rules are implemented in the algorithm to limit the number of categories (≤7), and require that each category cover a significant subset of the total data (≥10%). A review of the published PSDs for oil sands across Alberta indicates a significant variation in the PSD curves even within the same reservoir. However, in spite of the fact that PSD data show a large variation, PSD categories can be identified to build representative oil sand samples for design and testing purposes. For the database used in this investigation, four major and two minor PSD classes were identified. These six PSD classes, cover more than 87% of the analyzed PSDs. Introduced classes and existing PSD classifications in the literature share interesting similarities. However, certain differences, such as the lack of very coarse ranges (D50~500 µm) was observed. The method which is introduced for oil sand classification is based on the D-values which are commonly used in screen aperture design. This method provides a useful tool for both screen designers and researchers to categorize and focus their work on a specific set of representative PSDs, rather than a wide distribution of PSDs.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,859
Score d'incertitude au seuil0,988

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 savante0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,233 · 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