Viscosity Prediction for Solvent-Diluted Live Bitumen and Heavy Oil at Temperatures Up to 175-deg-C
Notice bibliographique
Résumé
Summary Accurate predictions of heavy-oil and bitumen viscosity as a function oftemperature, pressure, and composition are required for the design of thermaland solvent-based recovery methods. In this case study, the applicability ofthe recently developed Expanded Fluid (EF) viscosity model is tested onmeasured viscosities of diluted dead and live heavy oil and bitumen attemperatures from 20 to 175°C and pressures up to 10 MPa. Density and viscositydata were collected for a condensate solvent, dead (gas-free) bitumen, and deadheavy oil from western Canada, and for the corresponding live oils and dilutedmixtures of the dead and live oils with condensate solvent. Solubility,density, and viscosity data for heavy oil saturated with carbon dioxide(CO2) were obtained from the literature. The model was fitted to thedata of the dead oils and the condensate with average relative deviations lessthan 11%. The viscosity of the live bitumen and heavy oil was then predicted towithin 21 and 31% of the measured value on the basis of measured and calculatedlive-oil densities, respectively. Diluting the live and dead bitumen with 3 to30 wt% condensate or carbon dioxide reduced the viscosity by one to threeorders of magnitude, and the viscosities were predicted with an averagerelative deviation less than 16 and 24% on the basis of measured and calculatedmixture densities, respectively.
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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 | 0,001 | 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 ».