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Enregistrement W2797034021 · doi:10.1016/j.petlm.2018.04.001

Insight into heavy oil recovery of cyclic solvent injection (CSI) utilizing C3H8/CH4 and C3H8/CH4/CO2

2018· article· en· W2797034021 sur OpenAlexafffund
Arash Ahadi, Farshid Torabi

Notice bibliographique

RevuePetroleum · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesFaculty of Graduate Studies and Research, University of AlbertaPetroleum Technology Research Centre
Mots-clésSolventSolubilityChemistryFraction (chemistry)Oil in placePorosityHildebrand solubility parameterChromatographyMaterials sciencePetroleumOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, a sandpack model with porosity and permeability of 32.3% and 9.4 D, and a heavy crude oil with viscosity of 6430 mPa.s were used to represent a typical thin heavy oil formation. First, different ratios of C3H8 to CH4 stream were prepared and their performance on Cyclic Solvent Injection (CSI) method was examined to quantify the optimum solvent concentration. Second, CO2 was introduced to the optimum quantified CH4-C3H8 mixture to investigate the extent to which CSI behavior changes by partially replacement of CH4 with CO2. Results showed that ultimate oil recovery factor (RF) increased from 24.3% to 33.4% original oil in place (OOIP) when C3H8 concentration increased from 15 to 50 mol% in the CH4 stream. CSI tests with higher C3H8 concentration reached the maximum cyclic recovery with lower number of injection cycles - due to higher solubility of C3H8 compared with CH4. Solvent utilization factor (SUF) data also confirmed this as lesser volume of solvent with higher C3H8 concentration was required to produce oil. Visual observations showed that the produced foamy oil lasted longer with higher concentration of C3H8 in the solvent (5 min for 15% C3H8 – 85% CH4 case versus 180 min for 50% C3H8 – 50% CH4 case). Upon addition of CO2 to the mixture, the solvent apparent solubility increased and foamy oil flow promoted. The highest cyclic C3H8-CH4 apparent solubility of 0.175 gr. solvent/100 gr. remaining oil jumped to 0.53 gr. solvent/100 gr. remaining oil when 35% mole fraction of CO2 replaced CH4. The highest ultimate oil RF of 44.11% OOIP was measured from eight cycle injection of 50% C3H8 – 15% CH4 – 35% CO2. This solvent also benefited from the longest stability of produced-oil foamy shape with recorded time of 217 min (including production time). According to the results of this experimental study, it seems that there is an optimum fraction of C3H8 in CH4 stream injection in heavy oil systems (with viscosity in the vicinity of 6430 mPa s); the concentration beyond which ultimate oil recovery factor does not increase significantly (near 50 mol%). It is speculated that last cycles do not appreciably respond to heavy oil production mainly due to asphaltene getting precipitated within the model.

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 savante0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations17
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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