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Enregistrement W4285709872 · doi:10.46855/energy-proceedings-410

Characterization of Foamy Oil and Gas-Oil Flow for Heavy Oil/Propane System in Pressure Depletion Tests

2020· preprint· en· W4285709872 sur OpenAlexaff
Xinqian Lu, Zeyu Lin, Xiang Zhou, Fanhua Zeng, Xiaolong Peng, Ziqi Qiu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDrilling and Well Engineering
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPropanePetroleum engineeringCharacterization (materials science)Hydrostatic testGas oil ratioFlow (mathematics)Fuel oilOil pressureEnvironmental scienceFossil fuelMaterials scienceChemistryWaste managementGeologyEngineeringMechanicsComposite materialOrganic chemistryNanotechnologyAerospace engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work presents a non-equilibrium kinetic model to characterize foamy oil and gas/oil two-phase flow in heavy oil and propane system from pressure depletion tests.Good agreement between experiments data and simulation results are obtained in terms of production data as well as pressure distribution.The following parameters are tuned in the history match process, including k values, gas-liquid relative permeability curves, and reaction frequency factors.The simulation results suggest that bubbles pass through pore throat smoothly and have low dissolve rate in oil phase at low pressure drop rate, which results in high gas recovery factor and low oil recovery factor.Gas bubbles expand to a larger size and block the pore throat when increasing pressure drop rate to intermediate pressure depletion rate.At this range of pressure drop rate, foamy oil and gas/oil flow characterization is influenced by both gas bubbles evolve and dissolve process, which results in low gas recovery and high oil recovery.Continue to increase the pressure drop rate could cause gas bubbles to evolve faster than dissolve back and shorten production period, which results in a relatively low gas recovery as well as low oil recovery.The simulation work presented in this paper successfully characterized foamy oil behavior in the porous media for heavy oil/propane system.The innovative methodology presented in this work could be used as a general method to characterize foamy oil flow in heavy oil/propane system.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,183 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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