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Enregistrement W4408266506 · doi:10.2118/223985-ms

The Impact of Operational Parameters on Bitumen Recovery from Oil-Sand During Cyclic Solvent Injection- A Cold Lake Experimental Study

2025· article· en· W4408266506 sur OpenAlexaff
Saman Mohammadi, Hassan Dehghanpour

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAsphaltPetroleum engineeringSolventOil sandsEnvironmental scienceMaterials scienceGeotechnical engineeringGeologyChemistryComposite materialOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study presents a standard laboratory protocol to evaluate the impact of operational parameters on oil-propane interactions during bitumen recovery from oil-sand samples using the Cyclic Solvent Injection (CSI) method. The main objective of this study is to address the existing gaps in the literature by answering the following key questions: (1) What is the impact of injection pressure and depletion rate on oil recovery in the absence of an extended soaking period? (2) What are the dominant oil recovery mechanisms under various operational conditions in the absence of soaking period? (3) Is an extended soaking stage necessary to enhance bitumen recovery during CSI? To answer these questions, we conduct six CSI experiments using a custom-built visualization cell equipped with sight glasses on both sides and a high-resolution camera to visualize the oil-propane interactions. We test three injection pressures including 113 psi (vapor propane, C3,V), 123 psi (vapor-liquid propane, C3,V-L), and 210 psi (liquid propane, C3,L), and two depletion rates of 0.5 psi/min and 5 psi/min. The results show that increasing injection pressure enhances oil recovery primarily due to more significant solution gas drive and foamy oil flow mechanisms. Oil recovery at 210 psi injection pressure and 5 psi/min depletion rate is 18.2% of the initial oil in place (IOIP), while that at 123 psi and 113 psi is 11.1% and 2.1%, respectively. In addition, increasing the depletion rate increases the oil recovery primarily due to more sustainable solution gas drive and foamy oil flow mechanisms. However, the impact of depletion rate on oil recovery is more pronounced where liquid propane exists in the visualization cell, and the oil recovery does not change considerably at 113 psi with respect to depletion rate due to a lack of solution gas drive and foamy oil flow mechanisms. Besides, comparing the results of this study with our previous study (Mohammadi et al. 2023) reveals that at high pressure (i.e. 210 psi), a soaking period does not improve oil recovery due to asphaltene deposition at the sand face. However, at low pressure (i.e. 113 psi), oil recovery is more significant in the presence of a five-day soaking stage compared with that in the absence of a soaking stage.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,270 · 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'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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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