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Enregistrement W4411333698 · doi:10.1016/j.csite.2025.106506

Temporal and spatial temperature distributions and heavy oil production performances in hot-water flooding processes at different water temperatures and injection rates

2025· article· en· W4411333698 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueCase Studies in Thermal Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaPetroleum Technology Research Centre
Mots-clésWater floodingEnvironmental scienceFlooding (psychology)Materials scienceOil productionProduction (economics)Petroleum engineeringSoil scienceGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The petroleum industry becomes more and more interested in applying some low-heat thermal-based enhanced oil recovery (EOR) processes to recover heavy oils due to their much-reduced energy consumptions, greenhouse-gas emissions and project costs in comparison to other thermal-based EOR processes, such as steam flooding (SF) and steam assisted gravity drainage (SAGD). In this paper, the heavy oil production performance of hot-water flooding (HWF) as a typical low-heat thermal-based EOR process for reducing the viscosity of heavy oil and improving its mobility was experimentally studied by using a 1-D cylindrical sandpacked physical model with the porosity and permeability of 35.0 % and 4.50 mD, respectively. A total of eight coreflooding tests with different injected water temperatures from 20 °C to 90 °C and injection rates from 0.5 cc/min to 5.0 cc/min were conducted to compare seven HWF tests and one conventional waterflooding (WF) test. In particular, the transient temperature vs. time data were measured at five different locations in the physical model during each HWF/WF test by using a high-precision thermocouple probe with five sensors. The measured in-situ temperature vs. hot-water (HW) injection time/volume data in the HWF tests at a low HW injection rate exhibited three distinct periods. Period I had a progressive increase in the temperature, which was followed by Period II with a decrease in the temperature and Period III at a stable temperature. The transition from Period I to Period II indicated possible HW breakthrough (BT). In contrast, the measured in-situ temperature was always increased with the HW injection volume in the HWF tests at the medium to high HW injection rates. It was found that the heavy oil recovery factor was always increased as the ambient temperature and HW temperature were increased. However, the HW injection rate needs to be optimized due to its dual opposite effects on the heavy oil production performance of HWF. Overall, HWF is found to be an effective low-heat thermal-based EOR process in the heavy oil reservoirs, in comparison with the traditional WF.

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.

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 enseignants0,125
Score d'incertitude au seuil0,690

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 savante0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,229 · 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