A Novel Method to Develop a New Scaling Equation for Modeling of Asphaltene Precipitation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Most 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. Hece, several 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 their inability in predicting 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 tests on different crude oils and analyzing their properties such as GOR, Resin to Asphaltene ratio, mole percent of plus fractions and residual oil density, a new scaling equation was developed for the predicting of asphaltene precipitation of different crude oil samples. The developed correlation can be used to estimate the amount of precipitated asphaltene at different dilution ratios and the onset dilution ratio of precipitation. The new scaling correlation has been validated with another experimental precipitation data generated after developing the scaling correlation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».