Experimental and Modeling Study of Vapor-Liquid Equilibrium for Propane-Heavy Crude Systems at High Temperature Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Heavy oil and extra heavy oil reserves have attracted increasing attention in recent years as alternatives to conventional oil reservoirs. Different technologies, such as vapor extraction and steam-assisted gravity drainage, have been developed for in situ extraction of these resources. It was recently found that the compounded effects of solvents and heat on the viscosity of heavy oil can provide oil production rates that may be equivalent to or higher than those from the injection of steam alone. In addition, this improved recovery product is complemented by a process that uses less fresh water and has lower greenhouse gas emissions. There is, however, a distinct lack of basic data and mechanistic knowledge relevant to the solvent/heat-assisted recovery processes. Even the most fundamental experimental data, such as the solubility of commonly used solvents in oil, are not available. The quantitative effects of solvent on oil viscosity and phase behaviors at temperatures approaching the conditions of the in situ steam processes are also not well understood. In the present study, the solubility of propane in an extra heavy oil and the saturated phase densities and viscosities were measured for temperatures from 100°C to 200°C at different pressures. These temperatures and pressures approach the conditions of the in situ steam processes in which both solvent and steam contribute to a higher reduction of oil viscosity. The experimental results showed that, at high temperatures, the saturated phase viscosities converged as the pressure increased. In addition, the density data demonstrated crossover at an intermediate pressure for different temperatures. The data on the solubility and the physical properties can be utilized for the optimization of solvent/heat-assisted recovery processes. The observed phase behavior was modeled using an equation of state model, closely matching the experimental results. Such a model will be useful in the development of solvent/heat-assisted-recovery processes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 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 ».