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Enregistrement W4237317700 · doi:10.2118/2005-098

In Situ Upgrading of Heavy Oil in a Solvent- Based Heavy Oil Recovery Process

2005· article· en· W4237317700 sur OpenAlexaffabout
Peikai Luo, Caiqian Yang, A.K. Tharanivasan, Yongan Gu

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProcess (computing)In situPetroleum engineeringSolventProcess engineeringEnvironmental scienceWaste managementComputer scienceChemistryEngineeringOrganic chemistryOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract During a solvent-based heavy oil recovery process, such as vapor extraction (VAPEX), a condensable solvent is injectedinto a heavy oil reservoir. Solvent dissolution into heavy oil and possible asphaltene precipitation drastically reduce its viscosity so that the diluted heavy oil can flow towards a production well. In the past, several physical modeling studies have shown that the produced heavy oil has much less amount of heavy components than the original heavy oil. This phenomenon is often referred to as in-situ upgrading. In this paper, a series of laboratory experiments is conducted under reservoir conditions to quantify the in-situ upgrading of heavy oil due to the solventdissolution and asphaltene precipitation by using a pure solvent (propane) and a mixture solvent (70 mol% methane + 25 mol% propane + 3.5 mol% n-butane + 1.5 mol% iso-butane), respectively. It is found that after a solvent is made in contact with heavy oil at a relatively high pressure for a sufficiently long time, the solvent-heavy oil system at equilibrium state can be roughly divided into three different layers. The top layer is a solvent-enriched liquid phase, the middle layer comprises heavyoil with the dissolved solvent and the bottom layer mainly consists of heavy components. The solvent-heavy oil mixtures inthese three layers show rather different chemical and physical properties, such as solvent concentration, carbon number distribution and viscosity. The top layer has the highest concentrations of solvent and light components and the lowest viscosity of heavy oil even after its dissolved solvent is flashed off. The heavy oil in the middle layer has similar carbon number distribution to the original heavy oil. The bottom layerhas the lowest solvent concentration and the highest concentration of heavy components. The heavy oil in the bottom layer after its dissolved solvent is flashed off has much higherviscosity than the original heavy oil. These experimental results indicate that in a solvent-based heavy oil recovery process, the solvent-heavy oil mixture in the top and middle layers can berecovered because of its lower viscosity, whereas the heavy oil in the bottom layer may be left behind in the heavy oil reservoir because of its higher viscosity. In this way, the produced heavy oil is in-situ upgraded during the solvent-based heavy oil recovery process. Introduction Western Canada has tremendous heavy oil and bitumen Deposit[1, 2]. Approximately 70% to 80% of the original-oil-inplace (OOIP) remains unrecovered at the economic limit after the cold production[3]. Heavy oil contains a large portion of heavy components, which are the major reason for its high viscosity (>1,000 mPa?s) and low API gravity (<20 ° API gravity) [4]. Heavy oils and bitumen are highly viscous so that they cannot be recovered by using some conventional recovery techniques for medium and/or light oils. In practice, thermal methods are often used because they can dramatically reduce heavy oil viscosity. However, the majority of Canadian heavy oil reservoirs cannot be exploited economically by using thermal methods alone due to thin pay zones and/or bottom water aquifer[5].

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,427
Score d'incertitude au seuil1,000

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,252
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.

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

Citations7
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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