MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2794731514 · doi:10.2118/190195-ms

EOR Potential in the Post Steam Injection Era: Current and Future Trends

2018· article· en· W2794731514 sur OpenAlexaffabout
Xiaohu Dong, Huiqing Liu, Keliu Wu, Zhangxin Chen

Notice bibliographique

RevueSPE Improved Oil Recovery Conference · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetroleum engineeringSteam injectionEnhanced oil recoveryEnvironmental scienceFlue gasWaste managementSubmarine pipelineSteam-assisted gravity drainageFossil fuelOil sandsEngineeringAsphaltMaterials scienceGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The in-situ steam based technology is still the main exploitation method for bitumen and heavy oil resources all over the world. But most of the steam-based processes (e.g., cyclic steam stimulation, steam drive and steam assisted gravity drainage) in heavy oilfields have entered into anexhaustion stage. Considering the long-lasting steam-rock interaction, how to further enhance the heavy oil recovery in the post-steam injection era is currently challenging the EOR (enhanced oil recovery) techniques. In this paper, we present a comprehensive review of the EOR processes in the post steam injection era both in experimental and field cases. Specifically, the paper presents an overview on the recovery mechanisms and field performance of thermal EOR processes by reservoir lithology (sandstone and carbonate formations) and offshore versus onshore oilfields. Typical processes include thein-situ combustion process, the thermal/-solvent process, the thermal-NCG (non-condensable gas, e.g., N2, flue gas and air) process, and the thermal-chemical (e.g., polymer, surfactant, gel and foam) process. Some new in-situ upgrading processes are also involved in this work. Furthermore, this review also presents the current operations and future trends on some heavy oil EOR projects in Canada, Venezuela, USA and China. This review showsthat the offshore heavy oilfields will be the future exploitation focus. Moreover, currently several steam-based projects and thermal-NCG projects have been operated in Emeraude Field in Congo and Bohai Bay in China. A growing trend is also found for the in-situ combustion technique and solvent assisted process both in offshore and onshore heavy oil fields, such as the EOR projects in North America, North Sea, Bohai Bay and Xinjiang. The multicomponent thermal fluids injection process in offshore and the thermal-CO2and thermal-chemical (surfactant, foam) processes in onshore heavy oil reservoirs are some of the opportunities identified for the next decade based on preliminary evaluations and proposed or ongoing pilot projects. Furthermore, the new processes of in-situ catalytic upgrading (e.g., addition of catalyst, steam-nanoparticles), electromagnetic heating and electro-thermal dynamic stripping (ETDSP) and some improvement processes on a wellbore configuration (FCD) have also gained more and more attention. In addition, there are some newly proposed recovery techniques that are still limitedto the laboratory scale with needs for further investigations. In such a time of low oil prices, cost optimization will be the top concerns of all the oil companies in the world. This critical review will help to identify the next challenges and opportunities in the EOR potential of bitumen and heavy oil production in the post steam injection era.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSPE Improved Oil Recovery ConferenceMême sujetEnhanced Oil Recovery TechniquesTravaux en français237 207