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Enregistrement W1964109854 · doi:10.1080/10916466.2011.654304

An Investigation of Inhibitors Performance on Asphaltene Precipitation Due to CO<sub>2</sub>Injection

2014· article· en· W1964109854 sur OpenAlexfundno aff
Mohammad Ali Karambeigi, Riyaz Kharrat

Notice bibliographique

RevuePetroleum Science and Technology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Lethbridge
Mots-clésAsphalteneFlocculationPhenanthrenePrecipitationChemistryPhthalic acidBenzoic acidChemical engineeringChromatographySalicylic acidOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In a CO2 gas displacement process, the injected CO2 can disturb the reservoir fluid stability and induce flocculation and deposition of asphaltenes. Several procedures are used to remove or prevent asphaltene precipitation, but the uses of asphaltene inhibitors provide most practical and economical solution for deposits treatment. In this work, the results obtained on the inhibition effect of one commercial inhibitor namely IR95 and five non-commercial inhibitors namely benzoic acid, nonylphenol, phenanthrene, phthalic acid, and salicylic acid is presented. Static tests indicate that CO2 concentration and temperature are the most important factors on which the asphaltene precipitation depended. Results of inhibitor tests reveal that IR95 with more than 50% precipitation reduction have best efficiency among other inhibitors.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,112
Score d'incertitude au seuil0,471

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,223 · 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'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

Citations7
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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