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Enregistrement W4296406791 · doi:10.2118/212268-pa

New Insights into the Understanding of In-Situ Combustion: Important Considerations When Modeling the Process

2022· article· en· W4296406791 sur OpenAlexaffabout
D. Gutiérrez, D. G. Mallory

Notice bibliographique

RevueSPE Reservoir Evaluation & Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProcess (computing)CombustionEnhanced oil recoveryPetroleum engineeringProcess modelingProcess engineeringRange (aeronautics)Computer scienceBiochemical engineeringEngineeringWork in processChemistryAerospace engineeringOperations management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Air-injection-based enhanced oil recovery (EOR) processes have historically been of great interest due to their high recovery potential and applicability to a wide range of reservoirs where other processes are not effective or economical. However, most operators require a certain level of confidence in the potential recovery from these (or any) process before committing resources; this is commonly achieved with the support of laboratory and reservoir simulation studies. Laboratory testing, including combustion tube, ramped temperature oxidation (RTO), and accelerating rate calorimeter (ARC) tests, can supply data for simple analytical models. It can also provide important insights into potential oxidation behaviors and oil recovery mechanisms. Similarly, reservoir simulation of some of those experiments can assist in the understanding of the process and may allow for the development of kinetic models that can be used for further reservoir modeling. However, due to sample size limitation and the unscaled nature of the experiments, these tests are not ideally suited to provide detailed or unique kinetic data for direct use in numerical simulators. In fact, the oxidation reactions are sufficiently complex that, regardless of how robust a thermal reservoir simulator may be, its predictive capability strongly depends on the engineer’s understanding of the process and ability to model the most relevant oxidation behaviors of the particular hydrocarbon reservoir under study. Over the past 50 years, the In-Situ Combustion Research Group (ISCRG) at the University of Calgary has dedicated its efforts toward the advancement of this technology. Under the leadership of Professor Gordon Moore, the ISCRG has performed a large number of combustion tests, designed and carried out many novel oxidation experiments, and also made important contributions to the numerical modeling of air-injection-based processes. Nevertheless, in spite of its long research history, the group acknowledges that there is still much that needs to be learned about the process. For example, two oils with the same physical properties such as viscosity and density can have significantly different oxidation behaviors, which are difficult to predict; this is one of the reasons the group continues to perform laboratory experiments and conduct research in this area. This paper describes some of the most important conceptual contributions made by the ISCRG based on their experimental results and how they have enhanced our understanding of the process. These continue to be an important source of knowledge toward the development of predictive reservoir simulation models, as it is very difficult, if not impossible, to properly model a physical problem one does not understand well. For instance, the fundamental equations used for mathematical modeling depend on selecting of the relevant physical mechanisms and assumptions made, and these are derived from experimental work. Similarly, when using a commercial numerical simulator, the selection of fluid pseudocomponents as well as their physical properties and chemical reactions, as well as their kinetic parameters, also depend on an understanding of the process. This paper provides a summary of the relevant physical aspects to consider when modeling the in-situ combustion (ISC) process as well as new insights on its dynamics based on the laboratory experiments performed by the ISCRG.

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)0,002
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations12
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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