New Experimental Method for Measuring Gas Diffusivity in Heavy Oil by the Dynamic Pendant Drop Volume Analysis (DPDVA)
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a new experimental method and its computational scheme for measuring gas diffusivity in heavy oil at high pressures and elevated temperatures by the dynamic pendant drop volume analysis (DPDVA). In the experiment, a see-through windowed high-pressure cell is first filled with a test gas at a prespecified pressure and temperature. Then, a heavy oil sample is introduced by using a syringe pump to form a pendant drop inside the pressure cell. Due to the oil swelling effect, the subsequent dissolution of the gas into the pendant oil drop causes its volume to increase until the saturation state is reached. The sequential digital images of the dynamic pendant oil drop are acquired and analyzed by applying computer-aided image acquisition and processing techniques to measure the oil drop volumes at different times. A mass-transfer model is developed theoretically to describe the diffusion process of the gas into the pendant heavy oil drop. This model is numerically solved by applying the semidiscrete Galerkin finite element method. The volume of the dynamic pendant oil drop is calculated from the numerically predicted transient gas concentration distribution inside the pendant oil drop. The gas diffusivity in heavy oil and the swelling factor of gas-saturated heavy oil are, thus, determined by finding the best fit of the theoretically calculated volumes of the dynamic pendant oil drop to the experimentally measured data. This novel experimental technique is applied to measure CO 2 diffusivities in a heavy oil sample and the swelling factors of a CO 2 -saturated heavy oil at P = 2, 3, 4, 5, and 6 MPa and T = 23.9 °C.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».