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Enregistrement W4248783658 · doi:10.2118/2009-001

Simulation Analysis of the Effects of Fractures Geometrical Properties on the Performance of Vapor Extraction (VAPEX) Process

2009· article· en· W4248783658 sur OpenAlexafffund
Mobeen Fatemi, Mohammad Reza Bahonar

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCyclone Separators and Fluid Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesUniversity of Calgary
Mots-clésProcess (computing)Extraction (chemistry)Computer scienceMaterials sciencePetroleum engineeringProcess engineeringMechanical engineeringEngineeringChemistryChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Vapor Extraction (VAPEX) a new developed Heavy Oil Recovery (HOR) method, has been extensively studied, both theoretically and experimentally, in conventional sandstone models. However, the applicability of this process on naturally fractured reservoirs has not been addressed yet. The objective of the present work is to evaluate the effect of fractures geometrical properties such as fracture orientation, length of extension, discontinuity in both Up Wells Region (UWR) and Far Wells Region (FWR) and vertical fractures location on VAPEX performance. Additionally, the effect of horizontal and vertical fractures dispersion in different fracture density, dispersion scheme and fractures networking on the performance of VAPEX process was assessed. Fractures discontinuity effect has been also scrutinized in the presence of parallelepiped networked fractures which confirmed the results in the case of either horizontal or vertical fractures systems. It was found that VAPEX process performance is enhanced in the case of longer vertical fractures, lower horizontal fractures dispersion, shorter horizontal fractures extension and lower vertical fractures discontinuity. Vertical fractures dispersion scheme also affects the performance. The ultimate oil recovery in the case of networked fractures will be higher than conventional model if the horizontal fractures have poor connectivity to each other. Introduction In thermal recovery methods, as far as the reservoir's oil is heated up, main fraction of the thermal energy is used up in heating the formation itself. For the reservoirs with very thin pay zone, bottom water zone and/or overlying gas zone, excessive depths and high water saturation the economical applicability of the thermal methods is doubtful. Additionally, application of thermal processes in carbonate reservoirs with low vertical fracture permeability, low porosity and low thermal conductivity where the heat capacity per unit volume of contained oil is high is not economically feasible. With respect to current available recovery technologies, these reservoirs are categorized as problematic reservoirs (1–4). For example in the case of high pressure reservoirs, as an advantage of solvent-base technique, hydrocarbon mixture vapors with non-condensable gases are employed instead of pure solvent to ensure the solvent will be vapor in reservoir condition (5). Some of the other main advantages of solvent-based process over that of thermal methods are less energy consumption, less environmental pollution, and lower capital cost. Furthermore, the hydrocarbon solvents are soluble only in the oil then the possibility of solvent loss to the formation and its confining environment is vanished. Therefore, the solvent-based process appears to be the only EOR technology that can be economically justifiable for problematic heavy oil reservoirs (6). On the other hand, immiscible secondary recovery methods, even when successful, may leave significant amounts of oil in the reservoir due to the presence of capillary forces which are responsible for the entrapment of the oil (7–8). Miscible secondary/tertiary recovery processes, in theory, are considered to be very efficient because they eliminate capillary forces. In the absence of capillary pressure, no interface exists between miscible fluids of different composition.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations1
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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