Use of Nano-Metal Particles as Catalyst Under Electromagnetic Heating for Viscosity Reduction of Heavy Oil
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In order for heavy oil and bitumen recovery to be efficient, all components present within the oil must be produced. To achieve a highly efficient production process is it essential that we are able to produce asphaltenic components and limit their precipitation. Solvent and conventional thermal techniques are largely limited in their ability to crack asphaltenic components. Thus, new technologies and catalysts are needed to be more efficiently recover heavy oil. When nano-sized metal particles are present, they catalyze the breaking of carbon-sulfur bonds with in asphaltenic components. The result of this process is an increase in saturates and aromatics, while simultaneously reducing the aphaltene content. This process dramatically lowers the viscosity of heavy oil and bitumen by significantly reducing the average molecular weight. This effect can be dramatically increased by having a strong hydrogen donor present, and can be completely inhibited by the removal of all hydrogen donors. When conducting these types of reactions in-situ, it is very difficult and expensive to introduce strong hydrogen donors. Therefore, it is imperative that hydrogen donors be created within the oil rather than be introduced from an external source. In this paper, we investigated the effects of microwave radiation, using a s 2.45 GHz emitter, on the recovery of heavy oil from a sand pack. Experiments were conducted with and without nano-sized nickle catalyst being present. Heavy oil samples were heated at different power levels until recovery of heavy oil leveled out. In all cases, the nano-nickle catalysts performed better than their microwave oil counterparts. This is due to the increased cracking and vaporization which was demonstrated by Greff and Babadagli (2011) to take place in the presence of nano-size metal catalyst and microwaves.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».