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Enregistrement W1980233167 · doi:10.2118/129660-ms

A Comprehensive Kinetic Theory to Model Thermolysis, Aquathermolysis, Gasification, Combustion, and Oxidation of Athabasca Bitumen

2010· article· en· W1980233167 sur OpenAlexaffabout
Punitkumar R. Kapadia, Michael S. Kallos, Ian D. Gates

Notice bibliographique

RevueSPE Improved Oil Recovery Symposium · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermochemical Biomass Conversion Processes
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAsphaltCrackingHydrogenCombustionOil sandsPyrolysisWaste managementMethaneSynthetic crudeEnvironmental scienceThermal decompositionRaw materialOil refineryChemistryChemical engineeringPetroleum engineeringFossil fuelMaterials scienceUnconventional oilOrganic chemistryGeologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,194 · 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.

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

Citations15
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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