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Enregistrement W1967538559 · doi:10.2118/06-09-03

The Effect of Oil Sands Bitumen Extraction Conditions on Froth Treatment Performance

2006· article· en· W1967538559 sur OpenAlexafffundabout
U.G. Romanova, M. Valinasab, E.N. Stasiuk, Harvey W. Yarranton, Laurier L. Schramm, W.E. Shelfantook

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Petroleum Technology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensSyncrude (Canada)Saskatchewan Research Council (Canada)University of Calgary
Organismes subventionnairesUniversity of WaterlooSyncrudeRussian Academy of SciencesKazan Federal UniversityUniversity of Calgary
Mots-clésOil sandsAsphaltExtraction (chemistry)DilutionEnvironmental sciencePulp and paper industrySynthetic crudeWaste managementSteam-assisted gravity drainagePetroleum engineeringUnconventional oilGeologyChemistryMaterials scienceChromatographyFossil fuelEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Further development of oil sand deposits requires processing poorer quality oil sands while maximizing bitumen recovery, minimizing the water and solids content of the product bitumen, and minimizing overall energy consumption. Bitumen recovery requires two stages: extraction and froth treatment. This work focuses on the effect of process conditions in the Clark Hot Water Bitumen Extraction Process on froth treatment effectiveness. Laboratory approximations are used to represent the two commercialized froth treatment processes in Alberta:the "Syncrude Process," which is dilution with an aromatic solvent followed by centrifugation; and,the "Albian Process," which is dilution with a paraffinic solvent followed by gravity settling. Parameters considered are oil sand quality, extraction shear, extraction temperature, NaOH addition during extraction, froth treatment temperature, and froth treatment residence time. It was found that reduced extraction temperature results in lower bitumen recovery at least for low quality oil sands. Higher shear extraction may improve bitumen recovery, but decreases froth treatment effectiveness. For paraffinic solvent-based froth treatments, the addition of NaOH during extraction may be required to obtain optimum froth treatment of low quality oil sands. Introduction The Canadian oil industry is producing about 1 million barrels of bitumen and synthetic crude oil per day from oil sands and the production is expected to rise to 2 million barrels per day by 2012(1). Currently, both in situ and surface mining operations contribute almost equally to the total production. However, the production of synthetic crude from surface-mined oil sands is expected to take the lead in the next decade(2). Expansions of existing oil sand facilities are already underway and the addition of new facilities are planned within the next decade. There are two main stages to oil sand processing: extraction and froth treatment. The most common extraction process is hot water bitumen extraction. The oil sand is conditioned with hot water, either in a process vessel (conditioning drum) usually with NaOH added, or more recently in a pipeline (hydrotransport) usually with a smaller amount of NaOH added. During conditioning, the slurry is aerated and, ideally, the bitumen separates from the sand, and attaches to and spreads on the air bubbles. Water is added to the slurry, which is subsequently sent to a separation vessel. The bitumen- coated air bubbles are carried upwards to form a froth that is rich in bitumen. The froth also contains free water, emulsified water, and suspended solids(3, 4). The froth is collected in two stages yielding a primary and a secondary froth. For high-quality oil sands, a typical primary froth composition is approximately 66 wt% oil, 25 wt% water, and 9 wt% solids. A typical secondary froth has lower oil content (approximately 24 wt%) and higher water and solids contents (59 wt% and 17 wt%, respectively). Poorer quality oil sand froths have lower oil content and higher water and solids contents(5).

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,443
Score d'incertitude au seuil0,924

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations44
Publié2006
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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