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Enregistrement W7120657156

Estudo da injeção de solvente frio no processo de drenagem gravitacional assistida com vapor e solvente (ES-SAGD) em reservatórios do nordeste brasileiro

2018· dissertation· pt· W7120657156 sur OpenAlexaboutno aff
Tayllandya Suelly Praxedes

Notice bibliographique

RevueLA Referencia (Red Federada de Repositorios Institucionales de Publicaciones Científicas) · 2018
Typedissertation
Languept
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAsphaltViscosityThermalInjectorOil viscositySolvent
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The number of heavy oil or bitumen reservoirs in the world is large. This oil has high viscosity and thus difficult mobility within the reservoir. In Brazil, the state of Rio Grande do Norte stands out, which has a long production of heavy oil through onshore wells. Through heating, the thermal methods reduce the viscosity of this oil, facilitating its extraction. Among the thermal methods, assisted gravitational drainage with steam and solvent (ES-SAGD) is a promising alternative for the recovery of heavy oil. ES-SAGD combines the advantages of the thermal method with the miscible, and has been successfully tested especially in Canada, where there are many reservoirs of bitumen and heavy oil. This process uses two parallel horizontal wells, where the upper one injects steam and solvent and the lower one produces the oil. The ES-SAGD has not yet been applied in Brazil, where there are heavy oil reservoirs, especially in the Brazilian Northeast. Based on this context, this research aimed to study the application of the ES-SAGD process in a semisynthetic reservoir, with characteristics similar to those found in the Brazilian Northeast, specifically to analyze the influence of the solvent injection scheme on ES-SAGD. The models studied considered the load and heat losses in the injector well and the numerical simulations were carried out through the CMG (Computer Modeling Group) STARS thermal simulator. Some operational parameters were analyzed, such as: steam injection rate, percentage of solvent injected and vertical distance between the wells, in order to verify the influence of these on the ES-SAGD in both configurations: solvent injected in the temperature of the vapor (inj_q) or in the temperature of the reservoir (inj_f). An analysis of NPV (Net Present Value) was also performed, from which the sensitivity of economic parameters was investigated. For the cases studied it was found that the ES-SAGD process with steam injection in conjunction with cold solvent proved to be feasible and recommended both from a technical and economical point of view and from the point of view of safety of the process, since it suppresses the heating step of the solvent, thus eliminating imminent risks of explosions and accidents arising from the rise in solvent temperature.

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)0,002
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,246 · 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
Publié2018
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Résumé présentoui

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