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Enregistrement W1985003598 · doi:10.2118/04-07-04

Oxidation and Ignition Behaviour of Saturated Hydrocarbon Samples With Crude Oils Using TG/DTG and DTA Thermal Analysis Techniques

2004· article· en· W1985003598 sur OpenAlexafffund
J. Li, S. A. Mehta, R.G. Moore, M.G. Ursenbach, E. Zalewski, Helen A. Ferguson, N.E. Okazawa

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Petroleum Technology · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesUniversity of Alberta
Mots-clésExothermic reactionThermogravimetric analysisChemistryHydrocarbonSecondary air injectionIgnition systemAutoignition temperatureThermal oxidationExothermic processOxygenChemical engineeringCombustionOrganic chemistryWaste managementThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This research is aimed at providing a better understanding of the oxidation behaviour of fractions of crude oil, and to then develop an approach to improve ignition for air injection processes. In this research, Thermogravimetric and Differential Thermal Analysis (TG/DTA) techniques were used to investigate oxidation behaviour using thermal fingerprinting effects on pure paraffin samples and mixtures of pure components with crude oil. The results demonstrated that each paraffin sample shows different oxidation behaviours at low temperatures and high temperatures. The fractions lighter than C16 distill before they reach a temperature where oxidation reactions are significant. Only low temperature exothermic activities are apparent for the fractions between C16 and C26. The heavier fractions show both low and high temperature exothermic activities. The lower molecular weight samples show lower onset temperatures for oxidation reactions. With increasing molecular weight, the exothermic peak temperatures both in the low and high temperature regions shift to higher temperatures and increased energy release. When low activity Oil B and the more reactive Oil C were mixed with a small amount of paraffin sample heavier than C26, both crude oils showed intensified low temperature oxidation behaviour, with a greater magnitude of heat evolution. The addition of heavier paraffins offers the potential to accelerate reactions and improve ignition. Introduction High Pressure Air Injection (HPAI) has been proven as a potential and viable process for improving oil recovery from several light oil reservoirs. When air is injected into an oil reservoir, the oxygen contained in the air can potentially react with the oil in place by various oxidation reaction schemes. Success of such a process depends mainly on the crude oil properties and rock properties, as well as operating conditions. The oxidation behaviour and the conditions typically favouring auto-ignition of crude oils are of the utmost importance for light oil air injection. However, because of the low initial temperature of many of the formations, and the poor reactivity of some crude oils, the magnitude of timedelay is often so great that spontaneous ignition is not economically attractive. Chemical ignition is one of the options to improve ignition(1, 2). Unfortunately, little research has been documented. The potential for using thermal analysis techniques to investigate oxidation behaviour of crude oils during combustion has been realized. Thermal analysis techniques include Thermogravimetric (TG) and Differential Thermal Analysis techniques (DTA) or Differential Scanning Calorimetry (DSC). In TG, a small amount of a sample of crude oil, with or without sand, is heated in the presence of flowing air and the change in weight of the sample is recorded as a function of temperature. In DTA or DSC, the difference in temperature or energy input/output during hemical or physical transitions based on the differences between the sample and a reference material is recorded as a function oftemperature or time.

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 enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations29
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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