Quantitative Laboratory Assessment Of Aquathermolysis Chemistry During Steam-assisted Recovery Of Heavy Oils And Bitumen, With A Focus On Sulfur
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The production of gaseous sulfur-containing species during the steam-assisted recovery of heavy oil and bitumen presents problems owing to their toxicity, corrosion properties and odor. In order to quantitatively study aquathermolysis sulfur chemistry during the thermal (steam-assisted) recovery of heavy oils we have subjected a well-characterized and sulfur-rich bitumen core sample to 150 - 325°C and 70 - 1740 psia (0.48 - 12 MPa) conditions in the continued presence of liquid water for 24 hours. The reaction products include gases, oil flotate, oil sinkate, water-soluble products, and water- insoluble residues. All have been studied with a variety of analytical techniques, including FTIR spectroscopy, chromatographic fractionation (SARA analysis), GC-FPD and GC-MS. Moreover, these techniques have been extended to analysis of the asphaltene fractions. Results suggest that some in-situ upgrading of the oil occurs under these conditions; additionally, gaseous hydrogen sulfide is released at temperatures at and above 250 °C. Variations in the relative abundances of solubility classes and chemical fractions imply that the source of sulfur is via the thermal degradation of resins and/or asphaltenes. The experimental methods, results and quantification approach discussed herein will be useful to support the development of models for engineering design of facilities for the steam-assisted recovery of heavy oils and bitumen.
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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 ».