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Enregistrement W2028609085 · doi:10.2118/06-01-04

Investigation of the Oxidation Behaviour of Pure Hydrocarbon Components and Crude Oils Utilizing PDSC Thermal Technique

2006· article· en· W2028609085 sur OpenAlexafffund
J. Li, S. A. Mehta, R.G. Moore, E. Zalewski, M.G. Ursenbach, K. Van Fraassen

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Petroleum Technology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Calgary
Mots-clésHydrocarbonChemistryLight crude oilThermal oxidationOil sandsSecondary air injectionPetroleumFraction (chemistry)OxygenAsphaltChemical engineeringEnvironmental chemistryOrganic chemistryWaste managementMaterials scienceOxide

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract High Pressure Air Injection (HPAI) is an Improved Oil Recovery (IOR) technique in which compressed air is injected into light oil, high-pressure reservoirs. The objective of this process is the oxygen from the injected air reacts with a small fraction of the reservoir oil at an elevated temperature to produce a mixture of carbon dioxide and nitrogen. The produced gas flowing from the reaction region mobilizes the oil downstream of the reaction zone towards the production wells. Knowledge of the oil's oxidation behaviour is a key to the successful implementation of this process. However, information on oxidation behaviour of oils based on their compositions is limited, especially for light oils. An experimental study was designed to examine the oxidation behaviour of three crude oils (a light oil, a medium oil, and an Athabasca bitumen) by using the Pressurized Differential Scanning Calorimeter (PDSC) at pressures from 110 to 6,894 kPa. Pure hydrocarbon aromatics and paraffin samples were also selected for the current study. The study shows an increase of pressure results in an increase in the rate of oxidation reactions and heat released from the oxidation reactions. The PDSC heat flow curves also clearly demonstrate the effect of chemical structure of the samples on their oxidation behaviour. The extent of oxidation of hydrocarbon samples is strongly dependent on the nature of the hydrocarbon. Introduction Air injection continues to be an important oil recovery process, used to increase both the amount and the rate of oil recovered from a petroleum reservoir(1,2). When air is injected into a light oil reservoir, exothermic chemical reactions occur between the reservoir oil and the oxygen contained in the injected air. The reactions are mainly oxidation reactions resulting in heat generation and the production of carbon dioxide, carbon monoxide, and water corresponding to the consumption of oxygen. The heat of reactions results in a temperature elevation leading to vapourization of some lighter components and a decrease of viscosity of the oil, even though the heat effect is not very important for light or medium oil compared to heavy oil. Therefore, the driving gas, which can sweep the oil to production wells, is not the injected air but an in situ-generated flue gas, composed of CO, CO2, N2, and vapourized light hydrocarbon components. Air injection is a complex process involving simultaneous heat and mass transfer in a multiphase environment coupled with oxidation chemical reactions. Oxidation reactions play an important role in this process. In order to improve the efficiency of the air injection process, it is necessary to have additional knowledge of the factors influencing the process and how they affect the oxidation of oil. In recent years, the application of thermal analysis techniques, thermogravimetry (TG/DTG), and differential scanning calorimetry (DSC) have obtained wide acceptance in the study of combustion behaviour of oil. Attempts to use thermal analysis techniques to study crude oil combustion began with Tadema(3).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 GPT0,202
Écart entre enseignants0,192 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations72
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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