Mass Diffusion Into Bitumen: A Sub-Pore Scale Modeling Approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The increased interest in the production of heavy oil and bitumen has amplified attention paid to solvent-based methods for heavy oil recovery, such as vapor extraction (VAPEX) or miscible flooding. The diffusion of solvent into oil plays a major role for all the solvent-based recovery methods. Since the diffusion process is governed by the diffusion coefficient, the accurate prediction of mass transfer of the solvent in heavy oil and bitumen is extremely important. The concentration dependency of the diffusion coefficient differs from sample to sample and is determined experimentally in the laboratory. What is measured in the lab as the diffusion coefficient is influenced by different porous medium properties during the solvent injection. Therefore, an effective diffusion coefficient is defined for porous media, which has a dependency on the medium properties. The main goal of this paper is the prediction of an accurate value for the effective diffusion coefficient from experimentally measured values of diffusion considering the properties of the porous medium. The medium in this paper can be a micro model pattern, thin section, tomographic image or microscopic picture. The picture is analyzed by an image processing program to distinguish the pore and grain sections. After gridding the pore regions of the picture, virtual porous medium properties are extracted by applying the Navier-Stoke and continuity equations as the governing equations. The diffusion equation is applied to the medium to find the concentration profile of the solvent in the porous medium, and the effective diffusion coefficient of the system is computed from the concentration profile. An extensive investigation of the effects of medium properties on the diffusion coefficient will lead to the capability of predicting the effective diffusion coefficient for other media with different patterns and properties.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».