Screening <i>In Situ</i> Combustion Applicability for a Heavy Oil Candidate Reservoir with an Accelerating Rate Calorimeter
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Air injection has immense potential for hydrocarbon recovery from various reservoirs. One of the screening techniques which can be applied to evaluate a candidate oil for the air injection process is the accelerating rate calorimeter (ARC). The unique feature of this instrument is that it can provide adiabatic conditions and handle experiments at high pressures. This paper reviews four tests performed in closed and flowing ARCs to fingerprint and observe the thermal behavior of a crude oil. The crude oil used for this study is characterized as a 19.3°API and viscosity of 710 mPa.s at 21°C. The oxidation experiments were performed under two scenarios of oil-only and oil in the presence of native carbonate core. Initial starting conditions of each test were at a temperature of 23°C and a reservoir pressure of 13.8 MPa. Flowing ARC experiments showed that Low-Temperature Oxidation occurs at a temperature of about 150°C, whereas ignition occurs at about 350°C when High-Temperature Oxidation region was dominant. However, when using the closed ARC, the thermal behavior of the studied oil appeared to have different temperature characteristics, and the onset of the maximum self-heat rate occurred at temperature of 288°C. The effect of the vapor phase combustion as well as the calculation of kinetic parameters are also discussed in this work.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».