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Enregistrement W2092047553 · doi:10.1080/10916460500296528

Viscosity Model for Petroleum Gases

2007· article· en· W2092047553 sur OpenAlexafffund
Andrew J. Parsons, Tara M. McKenna, Adango Miadonye

Notice bibliographique

RevuePetroleum Science and Technology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle emissions and performance
Établissements canadiensCape Breton University
Organismes subventionnairesCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorCape Breton University
Mots-clésViscosityCarbon dioxidePetroleumPetroleum engineeringThermodynamicsWork (physics)Environmental scienceChemistryGeologyPhysicsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The production processes for petroleum gases employ a broad range of simulation packages to reduce capital, time, and cost associated with actual recovery and pipeline transportation. Viscosity model is an important component of these packages. In this work, we have presented an empirical model for predicting the viscosity of petroleum gases, developed from the three-parameter Yaws equation. New constants were derived for various petroleum gases, as well as for gaseous carbon dioxide. Results obtained with the new model were compared with the viscosity predictions from the Yaws model, and the Miadonye and Clyburn correlation. For four petroleum gases and carbon dioxide at temperatures of 110 K to 1,500 K, the model gave an excellent viscosity prediction with overall average absolute deviations of 0.34% and 0.98%, respectively. The model is simple to incorporate into design and simulation packages, and more accurate than any correlation currently used in petroleum industry for predicting the viscosities of petroleum gases.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,907
Score d'incertitude au seuil0,365

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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