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Enregistrement W4247982597 · doi:10.32920/ryerson.14664486

Experimental determination of solvent gas dispersion in vapex process

2021· preprint· en· W4247982597 sur OpenAlexaboutno aff
Randa E El-Haj

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetroleum engineeringDispersion (optics)Materials sciencePorosityAsphaltSolventContext (archaeology)PetroleumWaste managementEnvironmental scienceChemistryComposite materialEngineeringGeologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canada has about one-third of the world's known petroleum reserves in the form of heavy oil and bitumen, which can meet our energy needs for the next two centuries. In this context, the vapor extraction (Vapex) of heavy oil and bitumen has drawn considerable attention in recent years. Not only this process has the potential to sequester greehouse gases besides requireing low energy costs and capital investment, but also the capability of in situ upgrading of heavy oil. At present, there is a significant interest in the determination of the dispersion of solvent gases during Valex in order to predict the amount and time scale of oil recovery as well to optimize the field operations. Not much research has been done so far to investigate dispersion in presence of fluid flow that is transverse to gravity such as in Vapex. In this work, the dispersion of butane solvent gas is determined as a linear function of its concentration in heavy oil and bitumen based on Vapex experiments carried out in the Transport Modeling Laboratory at Ryerson University. A cylindrical wire mesh, which had a cavity of 21 cm high and 6 cm diameter, packed with homogenous porous media satursated with Athabasca heavy oil was used as a physical model for heavy oil vapor interface. The physical model was packed with three different sizes of glass beads. The permeanbilites of the different homogenous glass beads packing were tested. For each model, an experiment was conducted at a room temperature with ± 0.5oC variation, and pressure close to butane dew point with variation ± 0.007 MPa. Under these conditions, the physical model was expose to a butane solvent gas, which diffuses into physical model, and gets absorbed in Athabasca bitumen. As a result of the gas absorption, a significant reduction in viscosity was experienced. The diluted live oil was drained along the solvent vapro/oil interface under the action of gravity. The decrease in mass of the physical model was measured and recorded every 1 minute. Average live oil viscosity, average density, and average dissolved butane mass fraction in Athabasca bitumen sample were determined to be 2.742 cP, 0.86 g/cm3, and 0.48 respectively. These experiments were simulated by a mathematical model, which was used to determined the dispersion coefficient of butane gas into Athabasca bitumen. The dispersion coefficient of butane gas was considered as a linear function of its concentration in the porous media. The mathematical model was numerically solved using finite difference method. Different values for dispersion coefficient and butane saturation mass fraction were used in the simulation. Steepest decent method was used to iteratively evaluate dispersion coefficient and minimize the error. The optimum values of dispersion coefficient and butane gas saturation solubility in Athabasca bitumen were determined by matching the calculated and experiemental values of live oil production.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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