Phase Behaviour Modeling of Complex Hydrocarbon Systems Applicable to Solvent Assisted Recovery Processes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Declining production from conventional resources in recent years has fueled increasing global interest in alternative resources, such as heavy oil and bitumen. The design and development of heavy oil and bitumen recovery processes, e.g. solvent-enhanced steam-assisted gravity drainage (ES-SAGD) and hybrid solvent, requires accurate predictions of phase equilibria and the mutual solubility of different solvents in bitumen. Despite the importance of accurate phase behaviour predictions, there is a lack of fundamental and mechanistic knowledge relevant to bitumen/solvent equilibrium properties. This study provides a better understanding of the phase behaviour of bitumen/solvent systems. A phase behaviour model based on the Peng-Robinson equation of state was developed and validated with existing literature data. Then, available mixing rules for computing the co-volumes of polar and non-polar mixtures were incorporated into the developed model. In order to model the phase behaviour of bitumen/solvent mixtures, bitumen was first characterized to estimate its critical properties based on the boiling point distribution data. The boiling point distribution was modeled and extended using probability distribution functions. The phase behaviour of solvents (e.g. methane, ethane, and carbon dioxide) and Cold Lake bitumen systems were modeled using the developed model and the volume translation technique was applied to improve the saturated liquid densities. The results show that the van der Waals mixing rule with two regression parameters successfully improves the accuracy of the solubility predictions to less than 4%. Incorporating the temperature dependency of the binary interaction coefficient makes the predictions even more accurate. A correlation incorporating the impact of temperature and component molecular weight on the calculation of saturated liquid densities was proposed for the translated volume values with a 0.6% deviation in density predictions. The stepwise characterization scheme was developed in this study successfully define bitumen pseudo-components with least needed experimental data. The results also show the van der Waals mixing rule with two binary interaction coefficients predicts solvent solubility superior comparing to previous attempts.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».