Radio-Frequency Application for Oil Mobility Improvement in the Hollin Formation in Ip-15 Well. Pungarayacu Field
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In recent decades, oil producing countries have focused their efforts on incorporating new oil and gas reserves that support their long-term economic plans. An oil peak production in 2020 has been forecast by Belani (2006), and the challenge to find more reserves becomes greater as statistically the conventional to unconventional oil and gas resources ratio (2:8) may suggest that most conventional oil resources have been already found (Zou et al., 2015). This situation has risen concerns among oil dependent countries but have opened the gates for the development of unconventional oil resources in developed countries such as Canada, USA, China, etc (Belani, 2006). Crude bitumen is one kind of unconventional oil that poses a significant opportunity for development in Ecuador. According to a report by Gaffney, Cline & Associates (GCA) and Ivanhoe Energy in 2009, the Pungarayacu Field (Block 20) holds 6.4 billion barrels of oil initially in place (OIIP) and is considered the largest unconventional asset in the country. The challenge for its development consists of overcoming a low oil mobility associated to high oil density (ranging from 8 to 10 API) and viscosity values. This work presents the application of Radio-Frequency (RF) for hydrocarbons thermal heating as an alternative for extra heavy oil recovery enhancement in the crude bitumen deposits of Pungarayacu Field in Ecuador. The activities conducted in this study include an approach to investigate, experiment and model the bahaviour of the reservoir temperature at a small scale under the influence of heat generated by microwaves. The study will demonstrate that hydrocarbon heating through the use of radio frequency represents a valid alternative for heavy oil extraction and discuss its feasibility based on an energy consumption analysis and some comparisons with upscaled projects using Steam Injection technology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».