A Comprehensive Kinetic Theory to Model Thermolysis, Aquathermolysis, Gasification, Combustion, and Oxidation of Athabasca Bitumen
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Extraction and upgrading of bitumen in Alberta, Canada uses large amounts of energy, generates huge volumes of acid gas, consumes massive volumes of water, and is costly. Most bitumen produced in Alberta is converted in surface upgraders to synthetic crude oil (SCO), a 31 to 33°API oil product. Next, SCO is converted to transportation fuels and lubricants in conventional refineries. Bitumen upgrading requires hydrogen. Today, most of the hydrogen is produced by steam reforming of methane which requires huge amounts of methane. Alternatively, hydrogen can be generated by in situ gasification of bitumen. Gasification is potentially more energy efficient with reduced emissions since acid gases are sequestered to some extent in the reservoir. Also water usage is lowered and heavy metals and sulfur compounds in the bitumen tend to remain downhole. The overall objective of this research is to understand and optimize hydrogen generation from bitumen reservoirs. In situ technologies that convert bitumen to hydrogen will have direct application in bitumen upgrading, use as feedstock for ammonia and other chemicals, and may be a key step to start a hydrogen economy. One key step towards the design of in situ hydrogen generations processes is the construction of the reaction scheme together with the associated kinetic parameters. Here, a unified kinetic model that takes pyrolysis (thermolysis, thermal cracking), aquathermolysis, gasification, and combustion (oxidation) of Athabasca bitumen has been assembled. The model has been calibrated against 7 experimental and plant data sets (with 149 data points in total) and implemented in a thermal reservoir simulator. The unified kinetic model was developed by performing a global match of the reaction scheme and kinetic parameters against all available pyrolysis, aquathermolysis, gasification, combustion, and oxidation data.
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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 ».