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Enregistrement W2586758228 · doi:10.2118/184962-ms

Performance Prediction of Solvent Enhanced Steam Flooding for Recovery of Thin Heavy Oil Reservoirs

2017· article· en· W2586758228 sur OpenAlex
Shijun Huang, Hao Liu, Yongchao Xue, Peng Xiao, Hao Xiong

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueSPE Canada Heavy Oil Technical Conference · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science and Technology Major Project
Mots-clésPetroleum engineeringSteam injectionEnvironmental scienceOverburdenSteam-assisted gravity drainageSolventEnhanced oil recoveryDissolutionMaterials scienceChemistryMechanicsOil sandsGeologyGeotechnical engineeringAsphalt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract More than half of heavy oil reservoirs in Western Canada are less than 5m thick and SAGD is generally not thought to be economically viable for such kind of reservoirs due to lack of Potential Energy of Gravity and significant heat losses to the overburden. Solvent enhanced steam flooding (SESF), a kind of enhanced steam flooding by co-injecting solvent with steam, has shown to be promising in enhancing oil rates in thin reservoirs. In this paper, a semi-analytical model is established for predicting production performance of SESF. The model is mainly built based on Energy Conservation and Fick's Law to predict the steam front position as well as the solvent concentration profile in the reservoir. Besides, the blocking effects of steam condensate on solvent diffusion is modeled by introducing the oil-water two phase flow theory. Then, the model is divided into three parts corresponding to the three production stages of SESF, and they are semi-analytically solved successively. The proposed model is validated by comparing calculated oil production rate with the results of a numerical simulation method. The results indicate that the enhancement of oil production rate mainly happened in the early stage of the process which is achieved by the combining effects of heat and convection-enhanced mixing of solvent and heavy oil. On the basis of a sensitivity analysis for performance of SESF, it is realized that the operating thickness and solubility of a solvent are proportional to steam oil ratio reduction of SESF compared to conventional steam flooding. Besides, a relatively lower injection rate and a longer well spacing may result in higher thermal efficiency increment due to longer contacting time of solvent with crude oil. Piloting SESF in a field has many challenges, especially when considering its main economic factors: production increase and solvent cost. Therefore, it is anticipated that considering the dynamic mass transfer and blocking effect of accumulated condensate on solvent diffusion in SESF process, which are important mechanisms of SESF with inadequate understanding in literatures, the newly developed model will help to better predict and design the future SESF heavy oil recovery projects in thin pay zones.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,290
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,221 · 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