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Enregistrement W4250579004 · doi:10.32920/ryerson.14644638.v1

Dispersion Determination in VAPEX: Experimental Design, Modelling and Simulation

2021· preprint· en· W4250579004 sur OpenAlexaboutno aff
Ronak A. Kapadia

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetroleum engineeringAsphaltDispersion (optics)ViscositySolventExtraction (chemistry)Porous mediumSolubilityMaterials sciencePorosityEnvironmental scienceChemistryChromatographyGeologyComposite materialPhysicsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The heavy oil and bitumen reservoirs of Canada are one of the largest hydrocarbon sources in the world. Vapor extraction of heavy oil, or VAPEX, has emerged as a very promising recovery process since its inception in 1991. The principal reason is the environmental friendliness of VAPEX together with its cost-effective nature vis à vis other recovery processes. In this work, a review has been done on various factors affecting VAPEX process. Also, a lab-scale VAPEX experimental setup is designed to determine the dispersion coefficients of solvent gases in heavy oil and bitumen. Further, a mathematical model is developed based on earlier reported rectangular physical model of homogenous porous medium saturated with heavy oil and bitumen. The developed mathematical model is simulated to determine gas dispersion along with solubility during the vapor extraction of live oil from a laboratory scale physical model. At a given temperature and pressure, the block is initially exposed on its side to a solvent gas, which diffuses into the medium and gets absorbed. The absorption of gas reduces the viscosity of heavy oil and bitumen causing it to drain under gravity. The low-viscosity “live oil” is produced at the bottom of the porous block. The production of live oil with time is accompanied by the shrinkage of block as well as its increased exposure to gas from top. These phenomena of VAPEX are described by the mathematical model, which is used to calculate live oil production with various values of gas solubility and dispersion. Their optimal values are determined for the vapor extraction of Cold Lake bitumen with butane by matching the calculated live oil production with its experimental values published earlier.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations0
Publié2021
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Résumé présentoui

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