Introducing a mathematical workflow for scaling‐up the cyclic solvent injection process: Experimental studies and dimensional analysis utilizing Buckingham pi theorem
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».