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Enregistrement W2916465752 · doi:10.2118/0311-0086-jpt

Technology Focus: Heavy Oil (March 2011)

2011· article· en· W2916465752 sur OpenAlexaboutno aff
Cam Matthews

Notice bibliographique

RevueJournal of Petroleum Technology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetroleumOil reservesPetroleum engineeringUnconventional oilChinaFossil fuelCrude oilOil sandsEnvironmental scienceGeologyEngineeringWaste managementGeographyArchaeologyPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Technology Focus With interest in heavy oil continuing to grow rapidly worldwide, SPE has responded to the need for increased dissemination of technical information related to the exploitation of these unconventional hydrocarbon resources. In one new initiative, SPE joined forces with the Canadian Society for Unconventional Gas to organize the 2010 Canadian Unconventional Resources and International Petroleum Conference in Calgary, in October. SPE also organized heavy-oil advanced-technology workshops and expanded heavy-oil content of regularly scheduled conferences in several Middle East countries, Russia, and China in 2010, signaling the growing importance of heavy-oil reserves to these regions. I often get asked: “What is the best recovery method to use for this heavy-oil reservoir?” The answer can vary substantially, depending on the reservoir setting and fluid properties. Therefore, as with any new field, the process of determining the preferred development strategy begins with a detailed and accurate characterization of the reservoir and fluid properties. However, in the case of heavy oil, unanticipated technical challenges are encountered routinely in accomplishing this basic exercise. For example, while tools and equipment are readily available and proved for capturing live downhole-fluid samples in conventional-oil reservoirs, this is not the case for heavy oils, especially those with in-situ viscosities exceeding several hundred centipoises, let alone thousands or tens of thousands of centipoises. Many heavy-oil reservoirs consist of unconsolidated sand formations, which also makes it difficult to acquire either fluid or undisturbed core samples and then to obtain accurate permeability and porosity data. For thermal projects, determining accurate rock and fluid properties as a function of temperature is important but is not an easy task. Specialized equipment and field-sampling/laboratory-testing techniques along with ample experience typically are required to obtain reliable data. It is also worth noting that the trend over the past few years has been to give much more attention during initial development planning to the sequencing of different enhanced-oil-recovery (EOR) strategies to maximize recovery from heavy-oil reservoirs. On the basis of the many papers written this past year related to polymer flooding of heavy-oil reservoirs, it appears that recent technological advancements and application successes have led to this becoming a viable EOR alternative for a wide range of in-situ fluid viscosities. Finally, the need for conducting pilot operations to establish actual reservoir and well performance and to validate expectations cannot be emphasized enough. Heavy Oil additional reading available at OnePetro: www.onepetro.org SPE 137639 “Thermal Properties of Formations From Core Analysis: Evolution in Measurement Methods, Equipment, and Experimental Data in Relation to Thermal EOR” by Y.A. Popov, Schlumberger, et al. SPE 134849 “In-Situ Heavy-Oil Fluid-Density and -Viscosity Determination Using Wireline Formation Testers in Carbonates Drilled With Water-Based Mud” by Ridvan Akkurt, Saudi Aramco, et al. SPE 136665 “Viscosity of Foamy Oils” by A.B. Alshmakhy, SPE, Weatherford, et al.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,621
Score d'incertitude au seuil0,665

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,204 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations1
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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