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Enregistrement W2793258347 · doi:10.2118/189764-ms

Numerical Simulation of Dielectric Heating in a Heavy Oil Reservoir Using a Shaped Dipole Antenna

2018· article· en· W2793258347 sur OpenAlexaff
César Ovalles, P. Vaca, M. Okoniewski, Gunther Dieckmann, Damir Pasalic, James Dunlavey

Notice bibliographique

RevueSPE Canada Heavy Oil Technical Conference · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensAcceleware (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAntenna (radio)Dielectric heatingDielectricHeating systemDipole antennaDipoleRadiation patternRadio frequencyOil productionMaterials scienceMechanicsPetroleum engineeringMechanical engineeringPhysicsEngineeringElectrical engineeringOptoelectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The numerical evaluation of dielectric heating in a heavy oil containing sand is presented using a shaped dipole antenna under static (no oil production) and dynamic (with oil production) conditions. The electromagnetic simulator AxREMS™ was coupled to the commercial reservoir simulator STARS™ to model RF heating using three different shaped antenna designs (Straight dipole, Concave, and Convex design). The static simulations showed that the Concave design offers more uniform radiation pattern and temperature profile than the Straight and Convex counterparts. A conceptual model with seven sands (over- and under-burden and five oil-containing sands) was utilized for the dynamic simulation of downhole RF dielectric heating. The results indicated that all the RF heating cases had accelerated oil production than that found for the Base Case (cold production). Modeling shows that peak production is increased if RF heating is initiated before the start of production. However, all cases studied converged to approximately equal cumulative incremental oil above the Base Case, after about 700 days after the initiation of RF heating.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,249 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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