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Enregistrement W835582478 · doi:10.1504/ijogct.2015.070059

An up-scaling approach for vapour extraction process in heavy oil reservoirs

2015· article· en· W835582478 sur OpenAlexaff
Tayebeh Jamshidi, Fanhua Zeng, Mehdi Mohammadpoor, Zeinab Movahedzadeh

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Oil Gas and Coal Technology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCementation (geology)Permeability (electromagnetism)Thermal diffusivityPorosityScalingOil viscosityOil fieldViscosityPetroleum engineeringMaterials scienceDiffusionMechanicsPhysical propertyGeotechnical engineeringThermodynamicsGeologyMathematicsChemistryPhysicsCementComposite materialGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although some studies are performed and a series of analytical models are developed, it has been found that current analytical models are not accurately predicting the production rate by VAPEX. This is largely because the diffusion used in the current model is based on a single fluid property (oil viscosity only) while other properties such as permeability, porosity and cementation factor carry large amount of uncertainties. The main objective of this study was to use the experimental data obtained from two-dimensional (2D) and three-dimensional (3D) physical models and develop a new and more accurate correlation for diffusivity that takes into account fluid and reservoir properties based on Butler's equation. In order to develop such an accurate correlation, various parameters such as porosity, cementation factor, permeability, and viscosity were included to history match the experimental data and tune the diffusivity correlation. Next the validity of the correlation was proved using 3D experimental data and data obtained from a field pilot test. It has been observed that diffusion rate is not only a function of viscosity but also it is a function of permeability, porosity, and cementation factor. [Received: October 16, 2013; Accepted: April 24, 2014]

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,148
Score d'incertitude au seuil0,350

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,309 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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