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Enregistrement W4395008413 · doi:10.2118/218175-ms

Experimental Investigation of Air Flux Impact On Reactions Occurring During In-Situ Combustion in Dolomite Reservoirs - Implications for Air Injection Strategies

2024· article· en· W4395008413 sur OpenAlexaff
Rita Fazlyeva, Reza Fassihi, D. G. Mallory, R.G. Moore, M.G. Ursenbach, S. A. Mehta, Аlexey Cheremisin

Notice bibliographique

RevueSPE Improved Oil Recovery Conference · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDolomiteCombustionFlux (metallurgy)In situPetroleum engineeringEnvironmental scienceMaterials scienceGeologyMechanicsMineralogyChemistryMeteorologyMetallurgyPhysicsPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract One of the key undertakings during the energy transition is the assurance of process efficiency in oil and gas operations. By streamlining and optimizing different aspects of production operations, the overall carbon footprint can be reduced. Newly obtained laboratory data on the air injection process could potentially help with making this process more efficient. Historically, the transition from low-temperature range (LTR) to high-temperature range (HTR) during heavy oil in-situ combustion (ISC) has been attributed solely to oil characteristics. However, our research challenges this conventional perspective, underscoring the pivotal role of air flux rates in governing these reaction regime shifts. This study aims to deepen our understanding of the thermal behavior of heavy oil within dolomite reservoirs during ISC. It also shows how to integrate the calorimetry tools to obtain new information on this process. Multiple tests were conducted at a reservoir pressure of 1,740 psig (13 MPag), involving variations in the initial mass of oil and dolomite samples, as well as air injection rates. We utilized both the Calvet C600 and Accelerated Rate Calorimeters (ARC). These units were equipped with mass flow controllers (MFCs) to ensure precise air supply, effluent gas analyzers for product gas component analysis, and wet test meters (WTMs) for measuring produced gas volume. Post-test mass differentials of samples were analyzed extensively. Calvet C600 data demonstrated that the rate of air injection significantly impacts the mode of oxidation and combustion reactions. High air injection rates seem to primarily induce LTR, which is unfavorable for field operations. This observation is reinforced by consistent gas analysis results, showing lower oxygen conversion to CO2 and CO, reduced oxygen utilization, and increased oxygen consumption during low-temperature oxidation (LTO) and water formation reaction in the LTR regime. Conversely, lower air injection rates seem to lead to a shift toward HTR reactions. Cross plots of oxygen uptake versus heat release further confirm these trends, with ARC tests yielding values of 8,000 to 13,000 J/g of oxygen uptake, compared to 13,000 to 16,000 J/g in the Calvet C600 tests. Our innovative approach allows for a comprehensive comparative analysis and result validation between ARC and Calvet C600. We were able to expand the range of applicability of reaction kinetic parameters to optimize combustion processes and ensure safety measures. Our findings also suggest the need to incorporate a mass transfer coefficient into reaction schemes to better model oxygen uptake rates at varying air fluxes. This coefficient should depend on the oxygen uptake rate at different temperatures. The new application of Calvet C600 and ARC in tandem offers a robust data-gathering approach for the in-situ combustion process. Our findings challenge traditional notions of the use of high air flux and emphasize the significance of a proper air flux during the initial phase of a new air injection project and its variation as the project expands.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,850

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,276 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2024
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