Comparative study of eight cubic equations of state for predicting thermodynamic properties of alkanes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Precise descriptions of the thermodynamic properties of pure fluids require accurate definition of vapour–pressure and phase volumes as well as residual volumes, enthalpies and entropies. While carefully fitted multi‐parameter equations of state (EOS), such as Benedict–Webb–Rubin–Starling fulfil these requirements, cubic EOSs usually do not. On the other hand, cubic EOSs are widely used in the oil industry, due to their simplicity and reliability in most vapour–liquid equilibrium calculations. For thermal oil recovery processes and the natural gas industry, the choice of EOS becomes important for predicting thermodynamic properties, such as isobaric and isochoric heat capacities, sound velocity and the Joule–Thomson coefficient. In this study, eight cubic EOSs which most of them are used in commercial reservoir simulators are selected for evaluation of their capability in the prediction of second‐order derivative thermodynamic properties at different temperatures and pressures, using pure components frequently found in petroleum and natural gas mixtures. It is shown that none of the cubic EOSs could accurately predict all of the stated parameters, especially below the critical point. All EOSs failed to show the extrema in the derivative properties. However, among these equations the Yu–Lu and Schmidt–Wenzel EOSs were found to have more reliable predictions in most of the cases. © 2011 Canadian Society for Chemical Engineering
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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 ».