Prediction of Bitumen and Solvent Mixture Viscosity Using Cubic-Plus-Association Equation of State
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Viscosity is an important transport property for engineering design and simulation of bitumen production and transportation. During the production of bitumen with solvent injection, steam-assisted gravity drainage (SAGD) or expanding solvent steam-assisted gravity drainage (ES-SAGD), the produced fluid is faced with various temperature, pressure and composition conditions. Therefore, a model is necessary to predict the viscosity of the mixture of bitumen and solvent in wide ranges of temperatures, pressures and compositions (T-P-x). In this work, we propose a semi-theoretical viscosity model based on the Arrhenius mixing rule and considering the effect of association between the molecules of the solvent and the bitumen. To achieve this purpose, thermodynamic perturbation theory (TPT) is used. The association part of the cubic-plus-association (CPA) equation of state (EoS) is applied to calculate the fraction of bonding solvent molecules. We calculate the viscosity of the solvent in wide temperature and pressure ranges using the modified Enskog theory (MET). Results show an acceptable agreement between the results of this model and experimental viscosity data of saturated bitumen with different solvents (CH4, N2, CO2, and C2H) at various T-P-x ranges. These experimental data cover the typical T-P-x ranges of oil recovery methods.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».