Applied techniques for residual oil recovery from source rocks: A review of current challenges and possible developments
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Depleted fossil fuel resources have led to an investigation of other promising alternatives such as renewable and unconventional energy sources. Shale formations have limited permeability. Therefore, several extraction techniques have been applied to improve residual oil recovery and production. In this work, the techniques applied above ground to extract the organic fractions from oil/gas shale are discussed. Studies related to compositional fractionation, ultrasonic‐assisted, microwave‐assisted, supercritical fluids, and surface retorting techniques have been conducted systematically in approximately 150 scholarly articles over the past 10 years. The impacts of each technique as well as the drawbacks and challenges are highlighted in this paper. The fractionation techniques are sufficient in general; however, they are time consuming as they include several stages and use a considerable amount of solvents. Ultrasonic and microwave techniques are highly reliant on formation transparency linked to the organic fraction heterogeneous distribution. The surface retorting method, which is highly efficient with up to 90% recovery, for example, the Galoter and Paraho methods, is still dependent on shale particulate size, generates a massive amount of spent shale as waste, and is prominently emissive. Therefore, assessments that can be used to overcome existing drawbacks are considered. This can provide practical insight about these techniques to overcome limitations and concerns in terms of efficiency, cost, environmental issues, and reliability features. The work highlights the dominant extraction techniques for further development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».