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Enregistrement W4236998424 · doi:10.2118/149896-ms

Optimal Design of Low Temperature Air Injection for Efficient Recovery of Heavy Oil in Deep Naturally Fractured Reservoirs: Experimental and Numerical Approach

2012· article· en· W4236998424 sur OpenAlexafffund
Jose Mayorquin-Ruiz, Tayfun Babadagli

Notice bibliographique

RevueSPE Heavy Oil Conference Canada · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSecondary air injectionDiffusionPetroleum engineeringLight crude oilEnhanced oil recoveryMatrix (chemical analysis)PorosityPorous mediumViscosityHydrocarbonMaterials scienceEnvironmental scienceChemistryComposite materialWaste managementThermodynamicsGeologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Low temperature air injection (LTAI) can be a possibility if injected air diffuses into matrix effectively to oxidize oil in it creating enhanced gravity drainage of lower viscosity oil. However, early breakthrough of air with partial consumption of oxygen due to the highly conductive nature of the reservoirs is a concern. Once it is controlled by proper injection scheme and consumption of air injected through efficient diffusion into matrix, LTAI can be an alternative technique for heavy-oil recovery from deep NFR. Limited number of studies on light oils showed that this process was highly dependent on oxygen diffusion coefficient and matrix permeability. In this process, oil production is governed by drainage and stripping of light oil components has a greater effect on recovery than the swelling of oil. In the present study, static laboratory tests were performed by immersing heavy-oil saturated porous media into air filled reactors to determine critical parameters on recovery; diffusion coefficient and gravity drainage rate. A data acquisition system was established for continuous monitoring of pressure at different temperatures. Also analyzed was the possibility of hydrocarbon gas additive to air to enhance diffusion into matrix. A numerical model of air diffusion into a single matrix was created to obtain diffusion coefficient through matching the lab results. Then, sensitivity runs were performed for different matrix properties and composition of injected gas (air and hydrocarbon). It is imperative that enough timing is required for diffusion process before injected air filling to fracture network breakthrough. This implies that huff and puff type injection is an option as opposed to continuous injection of air. The optimal design and duration of the cycles were also tested experimentally and numerically for a single matrix case.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,229
Écart entre enseignants0,217 · 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'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

Citations5
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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