Enhanced Recovery of Heavy Oil in the Niger Delta: Nelson and Mcneil Model a Key Option for In-Situ Combustion Application
Notice bibliographique
Résumé
In-situ heavy oil recovery involves several field tested enhanced oil recovery methods/techniques with applicable models. Such field tested techniques include non-thermal oil recovery, hybrid oil recovery and solvent-base oil recovery. The viabilities and field successes recorded by these in-situ heavy oil recovery techniques/methods cannot be overemphasized. But, the main focus of this study is on heavy oil recovery using in-situ combustion with attention on the application of Nelson and McNeil model as documented in the in-situ combustion handbook (Partha, 1999). We subjected data(s) obtained from five (5) heavy oil reservoirs located within the same field in the Niger Delta to the correlations, equations, assumptions and calculations proposed by our study model. This enabled the research team to carry out performance evaluations while considering in-situ combustion implementation using our proposed model. Our result outcomes were further validated with a foreign heavy oil reservoir having similar reservoir properties. Our study results show how viable and profitable (with possible commercial production) heavy oil production from unconventional reservoirs in the Niger Delta would be. Currently, most of the internally generated oil revenue by the Nigeria government is from cheap/light oil obtained from conventional reservoirs (which is fast declining globally).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».