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Enregistrement W1997371729 · doi:10.2118/164123-ms

Quantitative and Visual Characterization of Asphaltenic Components of Heavy-Oil and Bitumen Samples after Solvent Interaction at Different Temperatures and Pressures

2013· article· en· W1997371729 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueSPE International Symposium on Oilfield Chemistry · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAsphalteneSolventAsphaltPrecipitationVapor pressureChemistryChemical engineeringMaterials scienceLight crude oilAnalytical Chemistry (journal)Petroleum engineeringChromatographyOrganic chemistryComposite materialGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Due to inefficiency of steam injection caused by technical, economic, and operational reasons, solvent methods have received special attention in heavy oil and bitumen recovery recently. A solvent can be injected in the form of vapor extraction process at reservoir temperature. Hot solvent injection can be applied to improve the recovery rate at lower temperatures than steam injection. These solvent driven recovery processes are quite complex on account of their "asphaltene destabilization" that takes place due to changes in temperature, pressure, and solvent dissolved in oil. As a result of this destabilization, the asphaltene precipitates, flocculates, and eventually plugs the pores in the reservoir. In this research, the de-asphalting of a heavy oil sample was evaluated in a PVT cell with optical visualization. The experiments were undertaken at different temperature ranges (50°C to 80°C) and pressure (30psig to 500psig), which is the suggested range for hot solvent injection. Three light hydrocarbons (propane, n-hexane, and n-decane) were used as solvents. Applying standard SARA analysis (ASTM D2007 and ASTM D2549), the characteristics of the asphaltene precipitated at the bottom of the PVT cell, were determined quantitatively. Moreover, a methodology for "asphaltene precipitation concentration analysis" was developed in order to determine the effect the temperature, pressure, and solvent type had on asphaltene destabilization. This quantitative analysis was complemented through visual observations of asphaltene characteristics on the PVT cell as well as using optical microscopy. In addition, the refractive index measurements at the onset of precipitation were used to evaluate the changes in the oil after interacting with the solvent at different temperatures and pressures. Finally, a comparative analysis of the esults was provided. Based on the quantitative and qualitative observations, the characteristics of asphaltene were classified in terms of their shape, size, and amount for different oil/solvent types, pressure, and temperature. This study will eventually lead to the identification of the effects of asphaltene characteristics on pore plugging during heavy-oil/bitumen recovery by gravity drainage from oilsands.

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.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,555

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,244 · 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