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Enregistrement W4200342982 · doi:10.2118/208615-pa

Dimethyl Ether as a Novel Solvent for Bitumen Recovery: Mechanisms of Improved Mass Transfer and Energy Efficiency

2021· article· en· W4200342982 sur OpenAlexaff
Min Yang, Maojie Chai, Rundong Qi, Zhangxin Chen, Linyang Zhang, Xinran Yu

Notice bibliographique

RevueSPE Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMass transferButaneSolventAsphaltDimethyl etherMaterials scienceChemical engineeringEnhanced oil recoveryChemistryPetroleum engineeringOrganic chemistryChromatographyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary A solvent-based thermal recovery process has the advantages of low capital expenditure, less energy consumption, and less greenhouse gas emission. Dimethyl ether (DME), as a renewable solvent, has been considered as a novel additive in the thermal bitumen recovery process. Being soluble in both water and oil phases, DME has the potential to enhance mass transfer and improve oil production. In this work, a phase behavior model of the DME-bitumen-water system is first developed considering DME partitioning between oil and water. A field-scale numerical simulation model with fine gridblocks is developed to investigate the heat and mass transfer mechanisms between DME and bitumen in the interface of a DME vapor chamber. The numerical model is validated with physical experiment results. The close agreement between measured and simulated production profiles indicates that the mechanisms are adequately captured. Meanwhile, various simulation scenarios are performed to evaluate the production performance and the energy efficiency, which is defined as the energy/oil ratio. It is found that the oil production rate in DME injection is 15% higher than that in butane injection at the early stage of production. The solvent penetration depth in DME injection is larger than that in butane injection. This is attributed to the enhanced mass transfer between DME and bitumen caused by the high diffusion of DME in the water phase and preferential partitioning of DME into the oil phase. Furthermore, energy consumption in the warm DME injection process is 48% less than that in warm butane injection and 75% less than that in steam-assisted gravity drainage (SAGD). This is because DME injection can be operated at a lower-temperature condition, leading to less energy transferred to heat reservoir rock/fluids and less heat loss to over/underburden. Therefore, DME is proved to be a technically promising and environmentally friendly solvent to enhance bitumen recovery. The DME-based thermal recovery technique exhibits superior advantages in unlocking poor-quality reservoirs, especially in high water saturation reservoirs and thin reservoirs.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,630
Score d'incertitude au seuil0,558

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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