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Enregistrement W2058613436 · doi:10.2118/02-01-tb1

Small Scale Simulation of Pipeline or Stirred Tank Conditioning of Oil Sands: Temperature and Mechanical Energy

2002· article· en· W2058613436 sur OpenAlexaff
N. Wang, R.J. Mikula

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Petroleum Technology · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAsphaltConditioningAir conditioningPipeline (software)Extraction (chemistry)Oil sandsPetroleum engineeringPipeline transportEnvironmental scienceProcess engineeringWaste managementEngineeringMaterials scienceEnvironmental engineeringMechanical engineeringChemistryChromatographyComposite materialMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The oil sands industry is moving away from tumbler conditioning at 80 °C to pipeline conditioning, often at significantly lower temperatures. This lower temperature conditioning can be less efficient, requiring longer conditioning times. Control of conditioning time in a pipeline is difficult and inadequate conditioning can result in either lower recoveries or higher froth densities, depending upon the operating conditions. A bench scale test was developed at CANMET to simulate the mechanical conditioning environment found in a stirred tank or in a pipeline. A small scale extraction test has been used at CANMET to investigate the relationship between the efficiency of oil sands conditioning and various process variables. A shift from relatively high temperature tumbler conditioning to pipeline or hydrotransport conditioning requires a slightly different approach to batch extraction testing. The CANMET test protocol has been compared to pipeline and stirred tank conditioning at a pilot scale and has been used to investigate the effect of several process variables in oil sands extraction. This technology brief discusses the preliminary findings and a potential link to operating experience. Introduction Conditioning is conventionally considered to be the separation of bitumen from the mineral matrix, combined with air attachment. At low temperatures, bitumen separation may be complete, but inadequate air attachment can result in poor bitumen recovery. Oxidation or degradation of the bitumen can negatively impact the bitumen separation, but not necessarily reduce the efficiency of air attachment. This can result in poor bitumen froth quality, while maintaining high recovery. In cases where there is a combination of low temperatures and a degraded or oxidized bitumen component in the oil sand, recovery as well as froth quality can be drastically affected(1). Ordinarily, extraction experiments are carried out in a small scale unit where various stirring, aeration, and water additions are done in an attempt to mimic the commercial extraction process. The froth quality and bitumen recovery determined from these experiments allows for investigation of trends as a function of ore type, water chemistry, temperature, and other process variables. Previous studies have investigated the various factors that impact extraction performance, but limitations in the batch (or small scale) extraction protocol often limits the discussion to impacts on recovery only(2–6). Furthermore, it is often not possible to separate the effects of the bitumen liberation and air attachment, the two key points in conditioning of oil sands. Recent CANMET work has overcome some of these experimental difficulties and focused on the relationship between temperature, mechanical energy, and process chemicals in the conditioning step and the resulting impact on both recovery and froth quality(7). It was shown that to a certain extent, increasing mechanical energy can substitute for higher extraction temperatures and/or chemical process aids. By far the most important factor is process temperature, largely because of a change in the bitumen- air attachment mechanism as the temperature is reduced.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,978
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,204 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations8
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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