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Enregistrement W2092862077 · doi:10.2118/2005-092

Effect of the Presence of Sand on Solvent Diffusion in Bitumen

2005· article· en· W2092862077 sur OpenAlexafffund
B. Afsahi, Apostolos Kantzas

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAsphalt Pavement Performance Evaluation
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésAsphaltDiffusionSolventChemical engineeringChemistryMaterials scienceGeotechnical engineeringGeologyComposite materialOrganic chemistryThermodynamicsPhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Mass transfer mechanisms in VAPEX and estimation of diffusion and dispersion coefficients of solvents into bitumenare popular subjects in heavy oil and bitumen research. In previous work, it was shown that low-field NMR could be used as a useful tool in determining diffusion coefficients of solvent into bitumen. The present paper extends this previous work into new areas as follows: First, the effect of the presence of sand on diffusion coefficient measurements is studied. This is done by mixing sand and Cold Lake bitumen and exposing it to a liquid solvent. As the solvent comes into contact with the bitumen-sand matrix, it gradually diffuses into the liquid-filled pores and dilutes the bitumen. NMR spectra are continuously acquired for the duration of each diffusion test. The changes in solvent and bitumen concentrations are detected through changes in the NMR relaxation characteristics of the sample. Diffusion coefficients are generated through different mass transfer models and are compared to sand-free data that were presented previously. Introduction In solvent-based recovery processes for heavy oil andbitumen, mass transfer phenomena compete with viscous forces, gravity and capillary forces as the predominant means for oil recovery or trapping. In order to understand the relative merit of such forces one must be able to measure mass transfer at reservoir conditions and potentially verify such measurements in the field. There is considerable literature on the measurement of recovery mechanisms and recovery efficiency through solvent based processes for heavy oil and bitumen. The bulk of the work presented in the recent literature focuses around the VAPEX process but the fundamental work presented can easily apply to any solvent displacement process. Reduction in the viscosity of the heavy oil is achieved by the diffusion process mechanism and interplay of gravity and capillary forces in draining the solvent enriched oil (1). VAPEX involves primarily the interaction of gravity forces, capillary forces and mass transfer aspects associated with gas absorption on oil films in a porous medium with flow caused by the action of gravity towards a horizontal production well. However, near the VAPEX/bitumen interface, the viscosity and diffusion coefficient values in heavy oil recovery using VAPEX can assume values that vary by several orders of magnitude, depending on the concentration of extraction vapor absorbed( (1) (. This fact implies the importance of mass transfer phenomena in VAPEX in comparison to the gravity and viscous forces. Das and Butler( (2) (suggested that capillary driven countercurrent flow of solvent vapor and bitumen in the mixing zone is one of the main factors in enhanced mass transfer in porous media. They proposed several mechanisms as the potentialcontributors to the enhanced mass transfer. These processes include: physical dispersion, improved interfacial contact, enhanced surface renewal by capillary imbibitions and development of transient mass transfer across the interface, increased stability due to solvent vapor condensation in fine capillaries and enhancement during the rising of the solvent chamber. If we were to measure mass transfer phenomena in the field, it appears that a possible logging tool with significant potential is magnetic resonance.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations6
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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