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Enregistrement W2793520199 · doi:10.2118/189729-ms

Measurement of Non-Equilibrium Solvent Release from Heavy Oil during Pressure Depletion

2018· article· en· W2793520199 sur OpenAlexaff
J. Bryan, Jessica Butron, Erik Nickel, Apostolos Kantzas

Notice bibliographique

RevueSPE Canada Heavy Oil Technical Conference · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueNMR spectroscopy and applications
Établissements canadiensPetroleum Technology Research Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSolventViscosityChemistryMethaneEnhanced oil recoveryAqueous solutionLight crude oilChemical engineeringMaterials scienceAnalytical Chemistry (journal)ChromatographyOrganic chemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Cyclic solvent injection (CSI) is a promising technology for enhanced production of heavy oil in post-CHOPS (Cold Heavy Oil Production with Sand) fields. The first stage of a CSI cycle involves the injection of solvent vapour, which re-energizes the reservoir and dissolves into oil, reducing its viscosity. The second stage of a CSI cycle involves dropping the pressure to flow the solvent-diluted oil back to the well. This is the solvent analog to cyclic steam stimulation (CSS). A key difference between solvent and steam is that the heat from steam stays in the oil even during production, while in solvent-diluted oil, if solvent comes out of solution as pressure drops, oil viscosity will increase again and one of the main benefits of the solvent will be lost. Solvent selection in CSI needs to consider which solvents have non-equilibrium properties, specifically delayed release during pressure depletion. This study presents a set of low field nuclear magnetic resonance (NMR) tests that were run on a 3,370 mPa·s viscosity heavy oil and several solvents: methane-propane and methane-CO2. NMR measures the relaxation rate of protons in the presence of magnetic fields. When fluid viscosity decreases, the fluid signal relaxes more slowly. A properly calibrated NMR model can be used to measure the viscosity of the liquid phase in a solvent-oil mixture as pressure drops and gas leaves solution. This approach does not require flow, and can also be used to measure the in-situ viscosity of oil in the sand. Tests were run using methane-CO2 solvents with varying CO2 concentration to study the impact of live oil viscosity on the rate of solvent release. For lower initial live oil viscosity, the solvent is able to more quickly leave solution from the oil. Additional tests run using a methane-propane solvent demonstrate the impact of varying solvent type for the same initial solution viscosity. Both CO2 and propane show significant non-equilibrium solvent release during depletion. Measurements of non-equilibrium solvent release from oil are an important piece in the understanding and modeling of heavy oil CSI. Equilibrium PVT data shows how different solvents can affect heavy oil systems, but the non-equilibrium solvent release is crucial for these solvents to work as recovery agents in the field. The results presented in this study provide useful data for CO2 and propane as potential CSI solvents, and help in the understanding of the role of viscosity vs. solvent type in the diluted oil response.

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 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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,143
Score d'incertitude au seuil0,871

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)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,255 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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