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Enregistrement W2036235807 · doi:10.2118/2009-039

Developing a New Scaling Equation for Modelling of Asphaltene Precipitation

2009· article· en· W2036235807 sur OpenAlexaff
Mohammad Bagheri, Arash Mirzabozorg, Riyaz Kharrat, Zohrab Dastkhan, Cyrus Ghotbi, Jalal Abedi

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAsphalteneScalingPrecipitationComputer sciencePetroleum engineeringEnvironmental scienceStatistical physicsThermodynamicsGeologyChemical engineeringMeteorologyMathematicsPhysicsEngineeringGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Many recent investigations showed that the prevalent thermodynamic models are incapable of predicting asphaltene precipitation without extensive data fitting. This is primarily due to lack of knowledge of the asphaltene properties, its complex nature and the large number of parameters affecting precipitation. Therefore, many authors tried to generate a simple and universe mathematical model in order to predict the amount of asphaltene precipitation. In spite of these efforts, the authors only considered temperature and type of solvents as the effective parameters in generating their scaling equations. The major disadvantage of these models is that they cannot predict the amount of asphaltene precipitation for different crude oils. Therefore, this deficiency contradicts to the universality of these models. In this work by performing experimental activities on different crude oils and analyzing their properties such as live oil GOR, Resin to Asphaltene ratio, mole percent of plus fractions and residual oil density, a new scaling equation developed in order to predict asphaltene precipitation for different oil samples. As far as this scaling equation has been generated using different samples, it can be used to estimate the amount of precipitated asphaltene at different dilution ratios and the onset dilution ratio of precipitation. It should be noted that various literature precipitation data validated the predictive capability of this new scaling equation. Introduction Asphaltene precipitation is one of the most common problems in both oil recovery and refinery processes. In oil recovery, especially in gas injection, formation of asphaltene aggregation, following their deposition causes blocking in the reservoir. This makes the remedial process costly and sometimes uneconomical. The amount of asphaltene precipitated is a crucial factor for determining the degree of permeability reduction of the reservoir rocks. It is essential to know how much asphaltene precipitates as a function of temperature, pressure and liquid phase composition. Equation (1) (Available in full paper) Equation (2) (Available in full paper) Unfortunately, there is no predictive model for asphaltene problem treatment. Hence it is necessary to predict the onset of asphaltene precipitation, as a pre-emptive measure. The major questions in facing such problems are "When" and "How much" heavy organic compounds will precipitate in operational condition. Over the years, many researchers have tried to find the answer. They introduced experimental procedures or even analytical models, but a fully satisfactory interpretation is still lacking. The problem is very difficult mainly because of the fuzzy nature of asphaltene and the large number of parameters affecting precipitation. The existing models fall into three classes: (I) Molecular thermodynamic models in which asphaltenes are dissolved in crude oil and crude oil forms a real solution[3–7]. The validity of such models depends on the reversibility of asphaltene precipitation. In principle, only if this phenomenon is reversible, one can use such models. Reversibility experiments strongly support this type of models [3,8–10]. (II) Colloidal models in which, asphaltene is suspended in crude oil and peptized by resins. The asphaltene precipitation is irreversible in such models [11–13]. Reversibility experiments are strongly against this type of models.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,211 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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