Monitoring Bitumen−Solvent Interactions with Low-Field Nuclear Magnetic Resonance and X-ray Computer-Assisted Tomography
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».