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Enregistrement W2747838398 · doi:10.7122/486093-ms

Research on Enhancing Heavy Oil Recovery Mechanism of Flue Gas Assisted Steam Flooding

2017· article· en· W2747838398 sur OpenAlexaff
Zhuangzhuang Wang, Zhaomin Li, Teng Lu, Qingwang Yuan, Jianping Yang, Hongyuan Wang, Shizhong Wang

Notice bibliographique

RevueCarbon Management Technology Conference · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlue gasPetroleum engineeringFlue-gas emissions from fossil-fuel combustionWaste managementEnvironmental scienceEnhanced oil recoveryChemistryEnvironmental engineeringGeologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Flue gas is industrial waste gas produced by the burning of fossil fuels. Its main compositions are 10% - 15% of carbon dioxide and 80% - 85% of the nitrogen, two key components needed for gas flooding. Adding a certain amount of flue gas into steam in displacement could decrease steam partial pressure, improve the steam quality and reduce heat loss, resulting in reduction of steam injection amount and improvement of development performance. The objective of the research is to investigate the mechanism of enhanced oil recovery (EOR) of flue gas assisted steam flooding which has a dual significance of reducing greenhouse gas emissions and improving oil displacement efficiency. In this paper, PVT measurements at high temperature and high pressure (HTHP) were firstly conducted to analyze the effect of flue gas on property of heavy oil. Then sandpack displacement experiments containing 5 sub-experiments: steam flooding, flue gas assisted steam flooding, first steam flooding then flue gas assisted steam flooding, water flooding, flue gas assisted water flooding, were operated to compare the contribution of heat and gas on recovery. In the experiment of flue gas assisted steam flooding, the production rate and composition of gas were measured and analyzed, and the form of the produced oil was also compared with steam flooding. The PVT measurements results show that with flue gas dissolved, viscosity of heavy oil declines and volume expands. The solubility of flue gas in heavy oil decreases with temperature and increases with pressure. The greater the solubility of flue gas, the lower viscosity of heavy oil, the larger volume. At the same solubility, as the temperature increases, the viscosity reduction effect of flue gas weakens and the volume expansion effect enhances. The displacement experiments results indicate that the addition of flue gas to steam can significantly improve oil displacement efficiency compared with steam injected alone. In the test of flue gas assisted steam flooding, the heavy oil was produced in the form of foamy oil because of dissolution of flue gas, especially CO2, which could expand oil volume and reduce the flow resistance of heavy oil to a certain extent. Besides, the cumulative volume of the produced gas was smaller than the injected gas, and in the produced gas the proportion of CO2 was less than the injected proportion. Furthermore, the contribution of flue gas to recovery when injected with steam is greater than with water because of the synergistic effect of heat and gas.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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 savante0,0000,001
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations16
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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