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Enregistrement W2051708725 · doi:10.1021/acs.energyfuels.5b00528

Improved Density Prediction for Mixtures of Native and Refined Heavy Oil with Solvents

2015· article· en· W2051708725 sur OpenAlexafffund
M. C. Sánchez-Lemus, J. C. Okafor, D. P. Ortiz, F. F. Schoeggl, Shawn D. Taylor, Frans G. A. van den Berg, Harvey W. Yarranton

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhase Equilibria and Thermodynamics
Établissements canadiensSchlumberger (Canada)University of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaVirtual Materials GroupPetrobrasChina National Offshore Oil CorporationShell
Mots-clésTolueneChemistryAsphalteneNaphthaHydrocarbonDistillationFraction (chemistry)HeptaneHydrocarbon mixturesMixing (physics)Diesel fuelBenzeneVolume (thermodynamics)Analytical Chemistry (journal)Mass fractionThermodynamicsChromatographyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,134
Score d'incertitude au seuil0,306

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,197 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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