Experimental study of cyclic liquid solvent injection into heavy oil reservoir trough computed tomography and nuclear magnetic resonance.
Notice bibliographique
Résumé
Esta investigación presenta el desarrollo de una metodología completa para el estudio de un proceso de inyección cíclica de solventes (ICS), usando diluyentes líquidos en medios porosos con crudo pesado, mediante desplazamientos apoyados con tomografía computarizada (TC) y resonancia magnética nuclear (RMN). La metodología propuesta se realizó primero en un tomógrafo de tercera generación en la Universidad de Calgary, con el objetivo de aprovechar la experiencia que tienen sus profesionales en el uso de las dos técnicas no intrusivas, aportando con esto al crecimiento de la curva de aprendizaje y después fue repetida en el equipo de quinta generación de la Universidad Industrial de Santander, con el fin de plantear un protocolo para las siguientes investigaciones de inyección cíclica de solventes . El trabajo inicio con el análisis de las interacciones entre el crudo colombiano y la nafta mediante la determinación de propiedades tales como: densidad, viscosidad de la mezcla y el coeficiente de difusión molecular. Después se definieron los parámetros de diseño para el desarrollo del proceso de ICS, apoyándose en el concepto del mecanismo de masa y en la información encontrada en la literatura, para definir el mejor tiempo de remojo y tasa de inyección. Posteriormente se desarrolló el proceso ICS, realizando cuatro ciclos de inyección con nafta con un tiempo de remojo entre 20- 24 horas. La muestra fue escaneada durante diferentes etapas para analizar los mapas de densidad aparente y el cambio en los perfiles de saturación de aceite. Los efluentes recuperados en cada fase de producción fueron analizados con RMN, para obtener la cantidad de solvente y crudo recuperado. Los resultados finales mostraron que el mayor factor de recobro se obtuvo en el primer ciclo y tercer ciclo. En el primero debido a la alta saturación de aceite en las vecindades de la zona de inyección y en el tercero estuvo relacionado con el solvente que se quedó atrapado en los ciclos previos. 1
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».