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Enregistrement W2039292076 · doi:10.1021/ef049764g

Monitoring Bitumen−Solvent Interactions with Low-Field Nuclear Magnetic Resonance and X-ray Computer-Assisted Tomography

2005· article· en· W2039292076 sur OpenAlexaff
Yanwei Wen, Apostolos Kantzas

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2005
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueNMR spectroscopy and applications
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSolventAsphalteneAsphaltDiffusionChemistryViscosityAnalytical Chemistry (journal)Pulsed field gradientMaterials scienceNuclear magnetic resonanceMoleculeChromatographyThermodynamicsOrganic chemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work involves the detection and monitoring of solvent interactions with heavy oil and bitumen. Two nondestructive methods low-field nuclear magnetic resonance (NMR) and X-ray computer-assisted tomography (CAT) were used. It is shown that low-field NMR can be a very useful tool in understanding the relationship of viscosity, density, and asphaltene precipitation in bitumen−solvent mixtures. Such mixtures are present in solvent-related heavy oil and bitumen recovery processes, such as vapor extraction (VAPEX). As a solvent comes into contact with a heavy oil or bitumen sample, the mobility of hydrogen-bearing molecules of both solvent and oil changes. These changes are detectable through changes in the NMR relaxation characteristics of both the solvent and the oil and can be correlated to mass flux and concentration changes. Based on Fick's second law, diffusion coefficients were calculated for combinations of three oils and six solvents. X-ray CAT scanning was also used in parallel for analysis of solvent diffusion into the bitumen. As the solvent was diffusing into the bitumen, a concentration gradient was obtained. Concentration values at certain times were used to calculate diffusion coefficients, which were compared with results obtained from NMR data, using both an analytical method and a numerical method. The diffusion coefficients were considered either as constants or as functions of solvent concentration in two models that have been developed during this research. The overall diffusion coefficients calculated for several pairs of oils and solvents at different ratios, both by NMR data and X-ray tomography, were on the order of 10 - 6 cm 2 /s.

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)0,001
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
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations95
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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