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Enregistrement W4416822684 · doi:10.2118/230266-ms

Evaluation of Two Forms of Insulated Tubing

2025· article· W4416822684 sur OpenAlexaff
Martin Lastiwka, K. Ilkiw, L. Allegretto, Tim Lau, S. Taitinger, M. McCarthy

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensCondor Petroleum (Canada)Raytheon Technologies (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInjectorHeat transferThermal conductivityThermalThermal insulationSteam injectionOil wellThermal energy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Insulated tubing is widely used in steam injection wells for thermal oil recovery applications, where it serves to reduce heat loss along the wellbore and maximize energy transfer to the reservoir. Quantifying this improvement can be difficult due to uncertainties related to the insulation performance, as well as the completion and formation thermal properties. In this work, two different forms of insulated tubing were tested in a controlled environment to provide useful thermal properties for modelling and to quantify effectiveness. These included Vacuum Insulated Tubing (VIT) and Advanced Insulated Tubing (AIT). Results were reproduced and interpreted with the help of Computational Fluid Dynamics (CFD) simulations. A bulk thermal conductivity value was obtained for each type of tubing, which was used in a simplified heat transfer model. The resulting model was then applied to field data from a recent installation in a steam injector well to quantify total heat losses. This calibrated model demonstrated that with the implementation of insulated tubing, a reduction in heat loss of 67% was obtained as compared to using bare pipe only. Because the field trial is only four months at the time of this paper, the focus is on the short-term benefits of insulated tubing with the potential for a future update once sufficient data is gathered, including observed SOR differences and changes in insulation tubing performance over time

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,300 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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