Measurement and Modeling of Asphaltene Precipitation from Crude Oil Blends
Notice bibliographique
Résumé
A previously developed regular solution model was adapted to predict the onset and amount of asphaltene precipitation from crude oil blends diluted with pure n -alkanes or a mixture of toluene and n -heptane. Tests were conducted on nine different crude oils, a gas oil, and their blends. Oils and blends were characterized in terms of SARA (saturates, aromatics, resins, and asphaltenes) fractions. The mass fraction of each SARA fraction in the blends was confirmed as a weight average of the respective fraction in constituent oils. Asphaltenes were subdivided into fractions based on the gamma function to account for the distribution of aggregates resulting from self-association. To model the asphaltene onset and yield, liquid−liquid equilibrium was assumed between a heavy (asphaltenic) and a light (nonasphaltenic) phase. The distribution of asphaltenes in unblended crude oils was determined by fitting its asphaltene yield data when diluted with n -heptane. The fitting parameter in the model was the average aggregation number of asphaltenes in the source oils. Two approaches were tested to calculate the distribution of asphaltenes in crude oil blends. In the first approach, asphaltenes were assumed to interact, and the final molar mass distribution was determined from gamma function using the average aggregation number of constituent oils. In the second approach, no interaction was assumed, and the final distribution was calculated as a sum of the individual distributions. It was found that the best predictions of the onset and yield data were obtained by using the second approach. The mass fraction of n -heptane required to initiate precipitation was predicted with an average absolute deviation of 0.53% or less in all cases.
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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 ».