MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2053175657 · doi:10.2118/09-09-12-tn

New Insights Into Oxidation Behaviours of Crude Oils

2009· article· en· W2053175657 sur OpenAlexafffund
J. Li, S. A. Mehta, R.G. Moore, M.G. Ursenbach

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Petroleum Technology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensUniversity of CalgarySuncor Energy (Canada)
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSuncor Energy IncorporatedUniversity of Calgary
Mots-clésLight crude oilChemistryAsphaltFlue gasSecondary air injectionCombustionFuel oilPetroleum engineeringChemical engineeringOrganic chemistryWaste managementMaterials scienceGeologyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Systematic studies are performed to investigate oxidation behaviour of three different types of crude oils (light oil, medium oil and Athabasca bitumen) by using two thermal analysis techniques: Thermogravimetry and Pressurized Differential Scanning Calorimetry. This study is also to look at the effect of pressure on energy generation associated with oxidation reactions in different temperature ranges. It is observed that oxidation behaviours for light and medium oils are substantially different from those of Athabasca bitumen. The difference is seen in the temperature ranges where significant oxidation reactions occur. The experimental data in this work provide further evidence and addresses the difference in the oxidation behaviour of light oil and heavy oil. Introduction It is important to distinguish air injection applied to a light oil reservoir from the same process for heavy oil. Generally, the former is called air injection for light oil and the latter is termed in situ combustion. In both processes, various oxidation reactions take place(1). However, the main objective of air injection for light oil is to produce flue gas though oxidation reactions and to sweep the oil with the flue gas given that light oil is mobile under reservoir conditions(2), whereas in the heavy oil case, a thermal effect is desired for reducing the viscosity of heavy oil and to mobilize it. Moore et al. (2) reported that for both light oil and heavy oil, effective displacement requires the oxidation kinetics to be in the bond scission or combustion mode, i.e., effective displacement for both light and heavy oil needs a vigorous high temperature oxidation front to be maintained. There is some controversy about the application process for light oils. Some researchers state that light oil can be displaced without the need to generate higher temperatures. Ren et al.(3) point out that air injection in a light oil reservoir could be viewed as a conventional gasflooding process, as long as the oxygen in the injected air is removed in the oil bearing zones. Kisler and Shallcross(4), Moore et al.(2) and Ferguson(5) have addressed the different oxidation behaviours between light and heavy oils that might occur in the different temperature intervals. Because of the lack of a full understanding of light oil oxidation at reservoir conditions, people simply apply the concept of oxidation behaviour from heavy oil onto the case of light oil, which creates misleading information regarding the oxidation behaviour of light oils. Therefore, the principle objective of this study is to provide experimental information about the effect of pressure on the oxidation behaviour of crude oils and the difference between the oxidation behaviours of light oils and heavy oils. Instruments and Test Conditions Two different thermoanalyzers are used to conduct this study: Pressurized Differential Scanning Calorimeter (Q10P TA Instrument, US) and Thermogravimetry Differential Scanning Calorimeter (TG/DSC 111 Setaram, France). Pressurized Differential Scanning Calorimeter (PDSC) Experiment The test pressure is up to 7 MPa (1,000 psig) and the temperature range is from 20 to 650 °C.

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 enseignants0,152
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations33
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Canadian Petroleum TechnologyMême sujetPetroleum Processing and AnalysisTravaux en français237 207