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Enregistrement W3207228014 · doi:10.2118/206403-ms

Electromagnetic Induction Heating for Bitumen Recovery: A Case Study in Athabasca Oil Sands

2021· article· en· W3207228014 sur OpenAlexaffabout
Ahmed Sherwali, Mehdi Noroozi, William G. Dunford

Notice bibliographique

RevueSPE Russian Petroleum Technology Conference · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOil sandsSteam-assisted gravity drainageAsphaltPetroleum engineeringElectric heatingEnvironmental scienceSaturation (graph theory)Steam injectionEnhanced oil recoveryHeat exchangerGeologyMaterials scienceEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper demonstrates how electromagnetic induction heating is used for bitumen recovery from the Athabasca oil sands in Alberta with minimal external water requirements. The paper addresses the setup requirements and the necessary parameters for this method to achieve an economic energy to oil ratio. An iterative process is followed to couple the heat rate generated by electromagnetic induction heating to the reservoir model over a defined period. The reservoir model represents a 33 meter payzone with properties for the lower McMurray formation in an area north of Fort McMurray within the Athabasca oil sands deposit. Several scenarios are extensively explored to reach the most practical and feasible setup for oil recovery. The process enables operators to monitor and control reservoir pressure and temperature, liquid production, and energy to oil ratio to maximize recovery from oil sands and heavy oil reservoirs. The results show an expected ultimate oil recovery factor of +70% with an average energy to oil ratio that is lower than the average ratio associated with steam assisted gravity drainage. It is observed that the amount of energy required by the process correlates with water saturation in the near wellbore region, higher water saturation levels are preferred for enhanced oil recovery. It is also noticed that majority of the electromagnetically induced heat rate is generated in the near wellbore region vaporizing any existing water in that region, which eventually slows down the heating process. However, water injection improves the heat convection further into the reservoir, and therefore is essential for establishing a steam chamber using this method. Nevertheless, the volume of injected water required to establish a steam chamber is comparable to the overall volume of water produced from the reservoir, and thus minimal external water is necessary in this process. Moreover, the method is emissions free because heat is generated in the reservoir using an electrically powered downhole inductor (patent pending) that transfers electromagnetic energy to heat. In conclusion, this novel method shows high potential for responsible oil recovery from oil sands and heavy oil reservoirs while meeting economic and environmental expectations. This paper presents the use of a novel clean energy technology to recover bitumen from the Athabasca oil sands in Alberta. Furthermore, the technology is of high value to oil production from heavy oil reservoirs around the world and therefore provides large benefits to the energy industry.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,930
Score d'incertitude au seuil0,140

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,249
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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