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Enregistrement W2925087860 · doi:10.2118/190350-pa

Effects of Rate, Temperature, and Solvent Type on Vapor/Oil Gravity Drainage (VOGD) in Fractured Reservoirs

2019· article· en· W2925087860 sur OpenAlexaff
Neha Anand, Brandon Tang, Bradley Nguyen, Chao-yu Sie, Marco Verlaan, Orlando Castellanos Diaz, Quoc P. Nguyen

Notice bibliographique

RevueSPE Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensShell (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetroleum engineeringSolventViscosityDissolutionEnhanced oil recoveryWettingMolecular diffusionMaterials scienceChemical engineeringMineralogyGeologyChemistryComposite materialOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Application of thermal and solvent enhanced-oil-recovery (EOR) technologies for viscous heavy-oil recovery in naturally fractured reservoirs is generally challenging because of low permeability, unfavorable wettability and mobility, and considerable heat losses. Vapor/oil gravity drainage (VOGD) is a modified solvent-only injection technology, targeted at improving viscous oil recovery in fractured reservoirs. It uses high fluid conductivity in vertical fractures to rapidly establish a large solvent/oil contact area and eliminates the need for massive energy and water inputs, compared with thermal processes, by operating at significantly lower temperatures with no water requirement. An investigation of the effects of solvent-injection rate, temperature, and solvent type [n-butane and dichloromethane (DCM)] on the recovery profile was performed on a single-fracture core model. This work combines the knowledge obtained from experimental investigation and analytical modeling using the Butler correlation (Das and Butler 1999) with validated fluid-property models to understand the relative importance of various recovery mechanisms behind VOGD—namely, molecular diffusion, asphaltene precipitation and deposition, capillarity, and viscosity reduction. Experimental and analytical model studies indicated that molecular diffusion, convective dispersion, viscosity reduction by means of solvent dissolution, and gravity drainage are dominant phenomena in the recovery process. Material-balance analysis indicated limited asphaltene precipitation. High fluid transmissibility in the fracture along with gravity drainage led to early solvent breakthroughs and oil recoveries as high as 75% of original oil in place (OOIP). Injecting butane at a higher rate and operating temperature enhanced the solvent-vapor rate inside the core, leading to the highest ultimate recovery. Increasing the operating temperature alone did not improve ultimate recovery because of decreased solvent solubility in the oil. Although with DCM, lower asphaltene precipitation should maximize the oil-recovery rate, its higher solvent (vapor)/oil interfacial tension (IFT) resulted in lower ultimate recovery than butane. Ideal density and nonideal double-log viscosity-mixing rules along with molecular diffusivity as a power function of oil viscosity were used to obtain an accurate physical description of the fluids for modeling solvent/oil behavior. With critical phenomena such as capillarity and asphaltene precipitation missing, the Butler analytical model underpredicts recovery rates by as much as 70%.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,482

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,212 · 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'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

Citations14
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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