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Enregistrement W2904874531 · doi:10.2118/193761-ms

Use of Air with Different Solvents Mixtures for Improved Foam Stability and Cost Effective Heavy Oil Recovery

2018· article· en· W2904874531 sur OpenAlexafffund
Enoc Basilio, Tayfun Babadagli

Notice bibliographique

RevueSPE International Heavy Oil Conference and Exhibition · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMethanePropaneSolventPetroleum engineeringViscosityEnhanced oil recoveryVolumetric flow rateChemistryMaterials scienceCarbon dioxideChemical engineeringEnvironmental scienceComposite materialThermodynamicsGeologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Foamy oil flow is commonly encountered in heavy oil production from homogeneous or heterogeneous (after cold heavy oil production with sands - CHOPS) reservoirs. This can be due to a drive mechanism in the primary production (depletion of methane saturated heavy-oil) and secondary stage (gas injection after primary production). In the primary stage, among other important parameters, pressure depletion rate has been reported to be the most critical characteristic to control this type of flow. In the secondary stage, gas amount and type (sole injection of methane, carbon dioxide, propane, or combination of these) and application conditions (soaking time on cyclic solvent injection durations, depletion rate) are critical. The cornerstone of the foamy oil behavior relies on its stability, which depends on parameters such as oil viscosity, temperature, dissolved gas ratio, pressure decline rate, and dissolved gas (solvent) composition. Although the process has been investigated and analyzed for different parameters in the literature, the optimal conditions for an effective and more economical process (mainly foamy oil stability) has not been thoroughly understood, especially for the secondary recovery conditions. In this study, air has been used as an ameliorative to improve foamy oil stability. Five pressure depletion tests divided into two cases were performed. Each pressure depletion test included eight independent pressure recordings obtained from pressure transducers distributed along a sandpack holder for 48 hours. In order to reach the optimal conditions of the applications, three different pressure depletion rates were tested at 0.23 psi, 0.51 psi/min, 1.53 psi/min, and air were tested as an ameliorative for foamy oil stability. We observed that increasing pressure depletion rates increase the formation of foamy oil, however, when pressure depletion rates were too high, it may cause a negative effect in the final oil recovery factor. We also observed that injecting air into the sandpack caused an increase in the heavy oil viscosity, and the subsequent injection of methane as a solvent became more effective in generating more stable foamy oil, which resulted in obtaining a higher oil recovery factor. This novel approach is expected to improve the understanding and the use of foamy oil mechanics and to achieve a higher foamy oil stability aiming to increase the final heavy oil recovery factor.

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 seuil0,003

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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