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Enregistrement W2963490007 · doi:10.2118/190695-pa

Simulations of In-Situ Upgrading Process: Interpretation of Laboratory Experiments and Study of Field-Scale Test

2019· article· en· W2963490007 sur OpenAlexaboutno aff
A. Perez-Perez, M. Mujica Chacin, I. Bogdanov, Anne Brisset, Olivier Garnier

Notice bibliographique

RevueSPE Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAsphaltPyrolysisCrackingPetroleum engineeringThermalEnvironmental scienceExperimental dataProcess engineeringMaterials scienceNuclear engineeringChemistryThermodynamicsChemical engineeringEngineeringMathematicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary In–situ upgrading (IU) is a promising method of improved viscous– and heavy–oil recovery. The IU process implies a reservoir heating up and exposure to a temperature higher than 300°C for a time period long enough to promote a series of chemical reactions. The pyrolysis reactions produce lighter oleic and gaseous components, while a solid residue remains underground. In this work, we developed a numerical model of IU using laboratory experience (kinetics measurements and core experiments) and validated the results by applying our model to an IU field–scale test published in the literature. Finally, we studied different operational conditions in a search for energy–efficient configurations. In this work, two types of IU experimental data are used from two vertical–tube experiments with Canadian bitumen cores (0.15 and 0.69 m). A general IU numerical model for the different experimental setups has been developed and compared with experimental data, using a commercial reservoir–simulator framework. This model is capable of representing the phase distribution of pseudocomponents, the thermal decomposition reactions of bitumen fractions, and the generation of gases and residue (solid) under thermal cracking conditions. Simulation results for the cores exposed to a temperature of 380°C and production pressure of 15 bar have shown that oil production (per pseudocomponent) and oil–sample quality were well–predicted by the model. Some differences in gas production and total solid residue were observed with respect to laboratory measurements. Computer–assisted history matching was performed using an uncertainty–analysis tool with the most–important model parameters. To better understand IU field–scale test results, the Shell Viking pilot (Peace River) was modeled and analyzed with the proposed IU model. The appropriate gridblock size was determined and the calculation time was reduced using the adaptive mesh–refinement (AMR) technique. The quality of products, the recovery efficiency, and the energy expenses obtained with our model were in good agreement with the field test results. In addition, the conversion results (upgraded oil, gas, and solid residue) from the experiments were compared with those obtained in the field test. Additional analysis was performed to identify energy–efficient configurations and to understand the role of some key variables (e.g., heating period and rate and the production pressure) in the global IU upgrading performance. We discuss these results, which illustrate and quantify the interplay between energy efficiency and productivity indicators.

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 enseignants0,241
Score d'incertitude au seuil0,184

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,267 · 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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