Enhanced Recovery of Heavy Crudes in the Niger Delta: Chops Application A Key Option
Notice bibliographique
Résumé
Cold Heavy Oil Production with Sand (CHOPS) is one of the key techniques employed for primary heavy oil production. It has gained wide application with great success to enhance heavy oil production in countries like Canada, China, Venezuela, California, USA and Kazakhstan. In order to investigate the productivity of CHOPS technology in the Niger Delta Oil field of Nigeriaa, aanalysis was performed on data collected for five reservoirs, in which comparison was made between the natural case and the artificial case of Progressive Cavity Pump (PCP), all without sand proof technology. The fluid flow for each case was modelled with PROSPERS, in order to ascertain the quantity of fluid (heavy oil) that could be producible. An inflow performance curve (IPR) was obtained for each case, IPR versus VLP curves were equally obtained. From the study it was discovered that, heavy oil with 18.07 to 22.14 o API can be produced naturally but higher rates are obtainable with CHOPS. This is because the oil viscosities were between 100cp and 102cp. In addition, the corresponding sand productions were estimated with a mathematical model, and sand management in CHOPS were also discussed. With the favourable attributes of heavy crudes in the Niger Delta Oil Field of Nigeria, it is evident that the application of CHOPS would be a great success.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».