On Asphaltene and Resin Association in Athabasca Bitumen and Maya Crude Oil
Notice bibliographique
Résumé
The mass fraction of resins in asphaltene-rich aggregates, present in crude oils, and the physics and chemistry associated with them are poorly defined because of the variability of the definitions of asphaltenes and resins but remain a subject of significant interest to practitioners who model asphaltene behavior in hydrocarbon resources. In this contribution, the mass fraction of resins in pentane−asphaltene-rich aggregates in nanofiltered Athabasca bitumen and Maya crude oil samples is evaluated using a mass balance model and data regression fits to saturates, aromatics, resins, and asphaltenes (SARA) analyses of permeate and retentate samples obtained by filtering these hydrocarbon resources directly through 5, 10, 20, 50, 100, and 200 nm filters. Solvents are not employed in the filtration experiments. At 473 K, the mass fraction of resins in pentane−asphaltene-rich aggregates and the fraction of resins present in aggregates are both found to be at or below the threshold for resin mass fraction measurement error. The aggregates present in both of these hydrocarbon resources may be treated as resins and pentane-free asphaltenes at this temperature. Nanofiltration measurements with Maya crude oil at lower temperatures, namely, 338−373 K, suggest that ∼16% of resins comprise ∼10 wt % of pentane−asphaltene-rich aggregates. Even at lower temperatures, the resins content of pentane−asphaltene-rich aggregates appears to be limited to a small fraction of resins that comprise a small fraction of asphaltene-rich aggregates. On a heptane asphaltene basis, aggregates would comprise a minimum of 20 wt % resins. Because the definitions of asphaltenes and resins are fungible, these results provide directional and qualitative guidance with respect to asphaltene modeling and highlight limitations in terminology and ambiguity in analytic approaches used in this field.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».