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Enregistrement W1990104336 · doi:10.1021/ef402300k

Downhole Heavy Crude Oil Upgrading Using CAPRI: Effect of Steam upon Upgrading and Coke Formation

2014· article· en· W1990104336 sur OpenAlexaboutno aff
Abarasi Hart, Gary A. Leeke, M. Greaves, Joseph Wood

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research Council
Mots-clésCokeChemistryAPI gravityLight crude oilSynthetic crudeTube furnaceAsphaltPulp and paper industryWaste managementShale oilPetroleumMaterials scienceOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Heavy crude oil and bitumen are characterized by a low yield of light distillates in the range of 10–30% with a boiling point below 350 °C, high density (low API gravity), high viscosity, and high heteroatom content, which impede their exploitation. In this study, the catalytic upgrading process in situ (developed by the Petroleum Recovery Institute, Canada) add-on to the toe-to-heel air injection for the extraction and upgrading of heavy oil and bitumen downhole was investigated. The effect of steam addition and steam-to-oil ratio upon upgrading, coke formation, sulfur and metal removal were examined using a Co–Mo/γAl 2 O 3 catalyst at a reaction temperature of 425 °C, pressure of 20 bar, gas-to-oil ratio of 500 mL·mL –1, and steam-to-oil ratio in the range of 0.02–0.1 mL·mL –1 . It was observed that the coke content of the spent catalyst reduced from 17.02 to 11.3 wt % as the steam-to-oil ratio increased from 0.02 to 0.1 mL·mL –1 compared to 27.53 wt % obtained with only nitrogen atmosphere after 15 h time-on-stream. Over the same range of conditions, 88–92% viscosity reduction was obtained as steam-to-oil ratio increased compared to 85.5% in nitrogen atmosphere only, a substantial reduction from the value of 1.091 Pa·s for the feed oil. It was also found that although desulfurization increased from 3.4% in a steam-free atmosphere to 16–25.6% over the increasing range of steam flows investigated, demetallization increased from 16.8% in a steam-free environment to 43–70.5% depending on the increasing steam-to-oil ratio.

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 enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,750

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations49
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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