Diffusion Coefficient of n-alkanes in Heavy Oil
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The use of hydrocarbon solvents in the recovery of heavy oil has been increased because of the advantages they have over the thermal methods under some reservoir conditions. The injection of a miscible solvent in the reservoir implies a mass transfer process which is governed by a diffusion coefficient. Consequently the measurement of the diffusion coefficient is extremely important. This, however, presents a significant amount of challenges in the laboratory and in the data analysis, mainly because of the viscous and opaque nature of the heavy oil and the dependence on concentration of the diffusion coefficient. The Matano-Boltzmann method has been used in the past to obtain the concentration dependency of the diffusion coefficient of solvents in heavy oil. Although the method successfully shows that such dependency exists, the results exhibit abnormal trends. In this work the concentration profiles of three n-alkanes in heavy oil were obtained in the laboratory using Computed Assisted Tomography (CAT), and the "Slopes and Intercepts" analytical technique was used to calculate the concentration-dependent diffusion coefficients. The results are in good agreement with the theory of diffusion in binary mixtures. In addition a comparison is presented with the Matano-Boltzmann method. Finally the Vignes model was successfully used to also perform predictions on the studied systems.
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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 | 0,000 | 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 ».