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Enregistrement W4412459946 · doi:10.1002/cjce.70017

Introducing a mathematical workflow for scaling‐up the cyclic solvent injection process: Experimental studies and dimensional analysis utilizing Buckingham pi theorem

2025· article· en· W4412459946 sur OpenAlexafffundvenue
Ali Cheperli, Farshid Torabi, Morteza Sabeti, Yousef Shafiei

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesPetroleum Technology Research Centre
Mots-clésBuckinghamScalingWorkflowPiProcess (computing)Calculus (dental)Computer sciencePhysicsMathematicsProgramming languageQuantum mechanicsGeometryDatabase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Cyclic solvent injection (CSI) is an effective enhanced oil recovery (EOR) technique with several economic and environmental benefits. However, the successful implementation of CSI at commercial scales requires reliable scaling criteria. In this study, CSI has been formulated comprehensively by integrating material balance, mass transfer, and pseudo‐chemical reaction equations to derive key dimensionless scaling terms based on the Buckingham π theorem. Accordingly, a total of 11 dimensionless terms have been identified, which encompass a wide range of phenomena, including foamy oil mobility and its intricate dynamics, as well as solvent exsolution processes. In addition, to account for pressure propagation delay in larger reservoirs, an effective workflow was established to systematically modify the permeability in lab settings in such a manner that its results can be translatable into larger models. Furthermore, two sandpack models were employed to perform CSI experiments. These models were subsequently scaled up into two synthetic reservoirs, constructed using the CMG software package, by applying the proposed scaling methodology to validate the proposed scaling approach. The findings indicate a reasonable match in terms of recovery factor, cumulative gas production per unit pore volume, and cumulative gas–oil ratio (CGOR) versus dimensionless time between the synthetic reservoirs and the sandpack models. The proposed scaling workflow offers a foundation for future research on scaling methodologies in solvent‐based heavy oil recovery processes. Additionally, it can be used to optimize recovery strategies and reservoir management by enabling more accurate predictions of CSI performance at larger scales.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 GPT0,259
Écart entre enseignants0,249 · 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'admission3
Résumé présentoui

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