Upscaling Study of Vapour Extraction Process through Numerical Simulation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Vapour Extraction (VAPEX), a process to recover heavy oil by injecting vapourized solvent into a reservoir, has been extensively studied through small-scale 1-D and 2-D laboratory tests. Recently, a series of large-scale 3-D tests have been conducted by Saskatchewan Research Council (SRC). In this study, 2-D tests were conducted under the same conditions as those for the 3-D tests; then, numerical simulation models were investigated to reduce the uncertainty in upscaling the results from 2-D tests to 3-D tests. This helps to better understand the uncertainty in predicting the field-scale VAPEX performance. Plover Lake heavy oil was used in the tests, and the sandpack permeability was about 4.4 Darcy. In each test, the initial waterflooding was conducted prior to the subsequent solvent injection. Then, a numerical model was established to simulate the 2-D test. History match of the 2-D test was conducted by tuning the uncertainties such as the relative permeability, capillary pressure, solubility, and the wall effect in sand-packing. Afterwards the tuned parameters were applied to predict the 3-D test performance. Through comparison of the predicted and experimental results in the 3-D test, the capability of predicting up-scaled VAPEX processes through numerical simulation was examined, and the differences between physical and numerical modeling were identified. The results show that the waterflooding performance can be successfully predicted, whereas the uncertainty in upscaling the VAPEX process is large. In the waterflooding period, the predicted oil recovery factor was 25.78% compared with 23.4% in the 3-D test. In the VAPEX process, the difference between the predicted and measured oil recovery factors was in the range of 0.75–25.14%, depending on the different combination of uncertain parameters. This fact indicates that different scales of physical modeling are required in order to reduce the uncertainties in predicting the field-scale VAPEX performance.
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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 découle