Phase Behavior Measurements and Modeling for N<sub>2</sub>/CO<sub>2</sub>/Extra Heavy Oil Mixtures at Elevated Temperatures
Notice bibliographique
Résumé
Recently, a new technology, the so-called multithermal fluids huff and puff, to exploit extra heavy oil reservoirs has been applied successfully in several shallow heavy oil reservoirs in China. However, the use of this technology in deep extra heavy oil reservoirs is rare. Successful application of this technique in deep extra heavy oil reservoirs requires a good knowledge of the phase behavior and physical properties of multithermal fluids and extra heavy oil mixture. The major components of multithermal fluids mixtures are steam, N2, and CO2. In this work, targeting the application of multithermal fluids injection in heavy oil reservoirs, we conduct PVT experiments on the N2/CO2/heavy oil mixtures under deep reservoir conditions and develop equation of state models for representing these PVT data. Experimentally, it is found that CO2 solubility in extra heavy oil decreases with an increasing temperature at given pressure. Contrary to CO2, N2 solubility in extra heavy oil increases with an increasing temperature at a given pressure. Theoretically, the extra heavy oil is split and lumped into eight pseudocomponents to characterize the critical temperatures, critical pressures, acentric factors, and other properties by using the Kesler–Lee formulas. To match the solubility obtained in the experiments, two binary interaction parameter (BIP) correlations in the Peng and Robinson equation of state (PR EOS) are selected to calculate the solubility of both N2 and CO2 in extra heavy oil (Peng and Robinson, 1976). At a given temperature, the exponent in each BIP correlation is optimized to match the measured solubility of N2 or CO2 in extra heavy oil. We validate the optimized BIP exponents in the PR EOS model by using them to reproduce the measured saturation pressures and swelling factors of the ternary N2/CO2/heavy oil mixtures. The validation results show that the BIP correlations with the optimized exponents can reproduce the measured swelling factors and saturation pressures of N2/CO2/heavy oil mixtures with good accuracy. In addition, by carrying out example calculations using the tuned PR-EOS model, we discuss the possible multiphase equilibria that can be encountered under reservoir conditions when the multithermal fluids (N2/CO2/H2O) are injected into an extra heavy oil reservoir.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».