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Enregistrement W2030403065 · doi:10.1021/ef100518r

Experimental Study on Transport of Ultra-Dispersed Catalyst Particles in Porous Media

2010· article· en· W2030403065 sur OpenAlexaff
Amir Zamani, Brij Maini, Pedro Pereira‐Almao

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCatalysisSuspension (topology)Materials sciencePorosityDeposition (geology)Chemical engineeringPorous mediumOil sandsAsphaltComposite materialChemistryGeologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In situ upgrading of heavy oil by catalytic hydrogenation using submicrometer sized dispersed catalysts during thermal recovery is a promising new idea to achieve an environmentally sustainable method for unlocking heavy oil and bitumen resources. This requires placement of the ultradispersed catalyst particles deep into the formation where it can accelerate the high-temperature upgrading reactions. The objective of this work was to investigate the feasibility of transporting such ultradispersed catalyst particles through porous rock formations. This paper presents the results of experiments carried out to systematically examine the propagation of ultradispersed catalyst suspensions in sand packs. These experiments involved the injection of submicrometer-sized catalyst particles suspended in oil into a sand pack and analysis of the produced fluid samples and the sand bed. The results show that it is possible to propagate the ultradispersed catalyst suspension through sand beds. However, a fraction of the catalyst particles are retained by the sand (around 14 to 18%), and much higher retention occurs in the entrance region of the bed. Particles appear to be deposited on sand surfaces by an attachment mechanism deep inside the bed, but larger particles appear to be strained by mechanical trapping near the inlet face. The deposition of particles was found to be almost irreversible in the sense that the deposited particles could not be remobilized by reverse flow of the suspending medium.

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 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,631

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,224 · 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 tête enseignante, 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

Citations58
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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