Classifying Crude Oil Emulsions Using Chemical Demulsifiers and Statistical Analyses
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Crude oil emulsions are highly complex mixtures that can be stabilized by a number of naturally occurring species and conditions (e.g. asphaltenes, resins, acids, solids, solvency, viscosity, temperature, etc.). Emulsion resolution is often accomplished using chemicals. Optimization of chemical treatment is generally accomplished in the field by bottle testing a large number of potential chemical intermediates and their combinations. Successful chemical formulations are able to drop water rapidly, provide relatively clean interfaces, and produce dry, saleable oil. The very nature of bottle testing produces a large amount of data. Some of the data provides information regarding water drop, while part focuses on breaking the emulsion (i.e. producing dry oil and clean interfaces). To summarize results from multiple test sites, a highly structured bottle test was devised to make comparisons among different oilfield emulsions. Thirty-eight chemical intermediates, tested at two dosages, were evaluated at nine different sites. From the testing, ten bottle test performance parameters (four describing water drop, three describing oil dryness, and three describing the oil-water interface) were analyzed using several statistical methods: analysis of variance, multivariate correlations, cluster analysis, and principal component analysis. The analyses revealed a number of interesting trends. For example, the water drop and oil dryness parameters were found to be more independent of one another than the water drop and interface parameters. These results suggest that water drop and oil dryness are likely governed by two different mechanisms. This work has resulted in several emulsion "maps" where crudes can now be classified with regard to their ability to drop water and break emulsion.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».