Phase Behaviour and Viscosity Reduction of CO2-Heavy Oil Systems at High Pressures and Elevated Temperatures
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Techniques have been developed to experimentally and theoretically determine phase behaviour and viscosity reduction of CO2-heavy oil systems at high pressures and elevated temperatures. Experimentally, vapour-liquid phase boundaries (i.e., saturation pressure lines) and the swelling factors are measured by conducting PVT tests at pressures up to 11094.0 kPa and temperatures up to 362.75 K, respectively. The viscosity of CO2-saturated heavy oil is measured at 319.15 K. Theoretically, the heavy oil sample is respectively characterized as a single- and multi-pseudocomponent(s). An exponential distribution function is used to split the plus fraction of heavy oil up to C105+, while a logarithm-type lumping method is used to group the single carbon numbers (SCNs) into multiple pseudocomponents. Then, the Peng-Robinson equation of state (PR EOS) coupled with the modified alpha function is applied to quantify the phase and volumetric behaviour of the CO2-heavy oil systems. The binary interaction parameters (BIPs) for CO2-pseudocomponent(s) pair are tuned to match the measured saturation pressures. Compared with the characterization scheme of treating heavy oil as a single pseudocomponent, the absolute average relative deviation (AARD) for the predicted saturation pressures can be improved from 5.27% to 4.56% by characterizing the heavy oil as six pseudocomponents. With the optimum BIPs, the swelling factors are predicted by the PR EOS with and without the volume translation technique, respectively. It is found that the introduction of the volume shift to each (pseudo)component in the PR EOS is able to provide more accurate prediction in both characterization schemes with AARD of 1.88% (oil as a single pseudocomponent) and 1.39% (oil as six pseudocomponents), respectively.
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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 ».