Applicability of CO2-Based Vapex Process to Recover Athabasca Bitumen
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Employing CO2 as the non-condensable gas in the Vapex process is an attractive option that could provide environmental benefits of CO2 sequestration along with improved Vapex performance. Mixtures of CO2 and a hydrocarbon such as propane allow the solvent to be tailored to different reservoir conditions. To test potential solvent mixtures, the phase behavior and physical properties and physical model experiments are required. We have previously reported on the phase behavior, viscosity and density of the CO2-propane-Athabasca Bitumen systems (Badamchizadeh et al., 2008a,b). These results confirmed the ability of carbon dioxide and propane mixtures to sufficiently reduce Athabasca bitumen viscosity and were used to design the solvent compositions utilized in the physical model tests reported here. The experimental approach used in these tests was to use a fixed composition of the CO2 and propane mixture as the Vapex solvent. The objective of this work was to evaluate the performance of this solvent in recovering the Athabasca bitumen. The experiments were carried out at room temperature in a physical model. In-line measurements of the density and viscosity of the produced oil were used to gain further insight into the mechanisms involved in the process.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».