MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2966648767 · doi:10.15530/urtec-2019-375

Production Fractionation and Efficiency Indicators from Phase Snapshots

2019· article· en· W2966648767 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueProceedings of the 7th Unconventional Resources Technology Conference · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueProcess Optimization and Integration
Établissements canadiensEncana (Canada)ConocoPhillips (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFractionationComputer scienceProduction (economics)Phase (matter)Process engineeringChemistryEngineeringChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Petroleum produced from low permeability shales is different to the dispersed in-situ fluids from which it is derived. Whereas in-situ fluids consist of hydrocarbons, resins and asphaltenes in proportions governed by organic matter type, maturity and retention behaviour, the produced fluids are highly enriched in hydrocarbons and low polarity non-hydrocarbons, and show an enhanced GOR. Here, we study the effects of fractionation during production from Permian and Cretaceous shales using laboratory experiments, PVT-modeling and a regional PVT database. Our goal was to develop methodologies for predicting yields and compositions of produced fluids ahead of drilling. Target wells with known fluid properties were used for calibration. Shales from neighbouring wells of slightly lower maturity were mildly matured to that of the calibration well using MSSV pyrolysis, and a PhaseSnapShot of the resultant fluid made using PVTsim. The first example, from the late oil window Eagle Ford, demonstrates that both kerogen and bitumen are important petroleum precursors, and that in-situ compositions are largely determined by the most recently generated charge, rather than by cumulative addition during maturation. The PVT model, calibrated to the engineering report of the target well and its environs, reveals that a high proportion of the in-place C7+ fluids remain in the rock matrix relative to gas during production. The second example, taken from a gas and condensate fairway in the Permian Basin, shows that the predicted bulk composition of recently generated petroleum is facies dependent. PVT fluid calibrations have low Psat and low cricondentherms. These characteristics are reproduced by experiment, but only for those zones containing low contents of high molecular weight liquids. Any contributions to produced fluids from other zones is associated with massive retention of high molecular weight organics. The third example concerns volatile oil production from wells in the Permian Basin. The MSSV products generated by adjacent lower maturity shales exhibited phase envelopes with higher cricondentherms than that of the calibration, this being attributable to a molecular weight difference in heavy components. Adjusting the MW from 249 (measured) to 222 (produced oil PVT value) in the PVTsim model aligned the cricondentherms. This tuning step corresponds to the preferential retention of heavy polar compounds in the rock matrix during production. In a second step, 20% of the tuned MSSV-generated liquids are considered to be retained in the rock, thereby raising Psat. The result is an excellent match between the doubly tuned predicted phase envelope and that of the produced fluid. The preferential retention of polar compounds is also in line with this tuning step. In summary, fractionation is part and parcel of production from shales. Up to 80% liquids retention relative to gas has been demonstrated. Production efficiency assessments are readily inferred from these data. The extent to which fractionation occurs varies a lot, and has here been assessed by combining experimental rock geochemistry with PVT modeling (PhaseSnapShots), and using PVT reports on produced fluids for calibration.

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.

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 enseignants0,159
Score d'incertitude au seuil0,376

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,205 · 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