Investigation of Diffusion Coefficients of Heavy Oil and Hydrocarbon Solvent Systems in Porous Media
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Solvents can be injected to dilute viscous heavy oil or bitumen and improve the recovery of the vast reserves of heavy oil and bitumen in Canada. In an evolution of the SAGD and VAPEX processes, some new schemes that use solvent and steam appeared to offer a more economical and environmentally sound alternative to extract heavy oil and bitumen compared to SAGD alone. Mass transfer rates determine whether these solvent-assisted processes are feasible for heavy oil and bitumen recovery. The solvent-bitumen diffusion coefficient is a basic parameter needed. According to previous literature, the effective diffusion coefficient in porous media is much smaller than the true diffusion coefficient in bulk fluids. However, good-quality data from diffusion experiments of heavy oil and hydrocarbon solvent systems for effective diffusion coefficients determination in porous media is still scarce. This paper presents diffusion experiments of liquid solvent in heavy oil saturated sand using X-ray Computer Assisted Tomography (CAT), and determines the effective diffusion coefficients based on an updated approach, which considers porosity variation of porous media and volume changes on mixing. In addition, the relationship between the effective diffusion coefficient of solvent in oil saturated sand pack and the true diffusion coefficient in bulk fluids is investigated.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».