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Enregistrement W1981249876 · doi:10.2118/157835-ms

Experimental Determination of Asphaltene Precipitation from Different Live Heavy Oils and Technical Evaluation of Potential Inhibitors for the Primary Depletion Process

2012· article· en· W1981249876 sur OpenAlexafffund
Xiaozhu Gong, Yongan Gu, Fuchang Shu, Yuehui She

Notice bibliographique

RevueSPE Heavy Oil Conference Canada · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensPetroleum Technology Research CentreUniversity of Regina
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Regina
Mots-clésAsphalteneSolubilityPrecipitationCrude oilChemical engineeringBubble pointPetroleum engineeringPetroleumChemistryMaterials scienceBubbleGeologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Asphaltene precipitation and deposition can occur in some heavy oil reservoirs during the primary depletion or gas-lift process, when a pressure drop from the subsurface reservoir formations to the surface treating system is rather large. These precipitated asphaltenes may be deposited onto various locations along the production system so that it can be partially or completely plugged. Therefore, it is necessary to determine the possibility and severity of asphaltene precipitation at the early stage of heavy oil production. On the other hand, a number of chemical, thermal, and mechanical methods have been developed to reduce or eliminate asphaltene precipitation and deposition. The most commonly used means is through chemical treatment by applying an asphaltene precipitation inhibitor (API), which is a specially designed and synthesized chemical compound to control or inhibit asphaltene precipitation. In this paper, both visual and filtration methods are used to determine the onset pressures of asphaltene precipitation and redissolution of a recombined live heavy crude oil during an isothermal pressure-reduction process at different temperatures and gas-oil ratios (GORs). The experimental results show that a higher temperature can lead to a lower onset pressure of asphaltene precipitation and a less amount of precipitated asphaltenes, i.e., delayed and reduced asphaltene precipitation. This is because at a higher temperature, the solubility of the resins in the live heavy crude oil is higher, which helps to stabilize asphaltenes in the oil. It is also found that in contrast, the live heavy crude oil with a higher GOR has earlier and stronger asphaltene precipitation during the isothermal pressure-reduction process. In this case, the composition of the live heavy crude oil with a higher GOR is lighter and the solubility of asphaltenes in such a live crude oil is lower. Thus, asphaltenes become more unstable and likely to aggregate and precipitate. Finally, the filtration method is also applied to evaluate the effectivenesses of two APIs (API-A and API-B) by comparing their abilities to stabilize asphaltenes in the API-treated live heavy crude oils during the isothermal pressure-reduction process. API-A is proven to be capable of substantially lowering the onset pressure of asphaltene precipitation and the pressure-drop increase in the filtration process. Furthermore, API-B is found to be more effective to inhibit asphaltene precipitation than API-A as no noticeable pressure-drop increase during the isothermal pressure-reduction test is measured for the live heavy crude oil treated with API-B.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,215
Score d'incertitude au seuil0,989

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations3
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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