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Enregistrement W3128122287 · doi:10.2118/0221-0029-jpt

Micro-Slimtube Shrinks EOR Screening From Months to a Week

2021· article· en· W3128122287 sur OpenAlexaboutno aff
Trent Jacobs

Notice bibliographique

RevueJournal of Petroleum Technology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrofluidicsFluidicsPetroleum engineeringTest (biology)EngineeringMechanical engineeringNanotechnologyMaterials scienceElectrical engineeringGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oilfield testing firm Interface Fluidics says it is one step closer to reinventing the industry’s pressure-volume-temperature (PVT) testing portfolio after the development of a smaller, faster version of yet another laboratory stalwart. Representing the newest alternative to the slimtube test is the micro-slimtube test. A conventional slimtube test involves flowing gas through a sand- or glass-bead-packed metal coil that may be 1 to 4 mm wide and some 40 to 80 ft long to see how it mixes and mobilizes oil with samples also inside the tube. The test and subsequent analysis usually take a few months to complete. For a generation, this has been considered time well spent by anyone preparing to invest millions of dollars to prop up an aged asset through gas-injection-based enhanced oil recovery (EOR). But the times are changing. Interface Fluidics’ innovation, which it developed in close partnership with Equinor, measures only about 1.5 in long and generates results in about a week - about 95% sooner than the conventional bench method. The new test also reduces costs by around 75% while using a reservoir fluid sample that’s 99% smaller (10 ml vs. 1 liter). “It’s the same story over and over again - we’re miniaturizing the big stuff and putting it on a chip,” said Stuart Kinnear, CEO of Interface Fluidics. Founded in 2016, the Calgary-based firm helped introduce microfluidic technology to the oil industry with glass and silicon chips that it calls “reservoir analogues.” A well-established enabler in the healthcare industry, microfluidic devices of various stripes are routinely used to rapidly screen new drugs or to study how blood cells move through tiny veins and capillaries. In the upstream industry, Interface Fluidics is part of much smaller group of specialists proving that the devices are also ideal for screening production-enhancing chemicals and to study how oil moves about the tiny pathways of a reservoir rock (SPE 188895). The firm first showed how this works by replicating reservoir rock samples onto its chips as an alternative to core flood experiments. For oil and gas producers and their chemical providers alike (SPE 189780), the lower-cost devices made it affordable to run dozens of tests to determine how various chemistries affect flow behavior in specific geologies.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,513
Score d'incertitude au seuil0,671

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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