Improved Density Prediction for Mixtures of Native and Refined Heavy Oil with Solvents
Notice bibliographique
Résumé
A correlation was developed to predict the density of mixtures of heavy oil (and other petroleum liquids) and hydrocarbon solvents when the densities of each fluid in the mixture are available. Densities at atmospheric pressure and 293 K were measured for saturates and aromatics (SA) fractions from 10 native, thermo-cracked, and hydrocracked heavy oils all mixed with toluene and n -heptane; distillation cuts from 6 heavy oils mixed with toluene; and mixtures of deasphalted heavy oils with naphtha, diesel, and condensate. Density of mixtures of hydrocarbons and solvents at higher pressures (0.1–10 MPa) and temperatures (298–353 K) were also measured or obtained from the literature. Symmetry versus mass fraction was observed for all of the mixtures, and their densities were fitted with a mixing rule in which excess volumes are quantified with a binary interaction parameter and the density of each mixture component. The excess volume mixing rule fit the data for each mixture with average absolute deviations (AAD) less than 1.1 kg/m 3, and the overall average AAD was 0.39 kg/m 3 . The binary interaction parameter was correlated to the density of the components in the mixture and to temperature. Pressure was found to have no consistent effect in the interaction parameter and was neglected. The overall AAD for the density determined with the correlated β 12 for binary mixtures was 1.1 kg/m 3 compared with 3.0 kg/m 3 if regular solution behavior was assumed and 3.6 kg/m 3 when the standard American Petroleum Institute (API) correlation was used to predict the density of the mixtures. The API correlation and correlated excess volume mixing rule performed similarly for hydrocarbons with carbon numbers above five. The proposed correlation was also tested on ternary data from the literature with comparable results.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».