Viscosity Measurement and Modeling for Mixtures of Athabasca Bitumen/<i>n</i>-Pentane at Temperatures Up to 200°C
Notice bibliographique
Résumé
Summary The phase-behavior and thermophysical properties of bitumen/solvent systems are of crucial importance for heavy-oil and bitumen in-situ recovery methods. The viscosity reduction as a result of solvent dissolution and/or steam heating is the main recovery mechanism in the solvent-based bitumen-recovery processes. In this paper, the viscosity of bitumen, pentane, and their mixtures at different pentane weight fractions (0.05, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, and 0.5) are accurately measured. The measurements are conducted under conditions applicable for both in-situ recovery methods and the pipeline transportation of heavy oil. The experiments are taken with Athabasca bitumen at temperatures varying from ambient up to 200°C and at pressures up to 10 MPa. The data for the mixtures are evaluated with predictive schemes as well as with correlation models representing certain mixing rules proposed in the literature. The influences of pressure, temperature, and solvent weight fraction on the viscosity of mixtures are considered in the models and evaluated from the experimental data. The results indicated that the power-law model and the Cragoe model (Cragoe 1933) represent the data better than other models that use a volume-fraction basis.
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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) | 0,000 | 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 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 ».