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Enregistrement W2094616671 · doi:10.2118/2004-129

Investigation of the Oxidation Behaviour of Hydrocarbon and Crude Oil Samples Utilizing DSC Thermal Techniques

2004· article· en· W2094616671 sur OpenAlexafffund
J. Li, Siddharth Avnesh Mehta, R.G. Moore, E. Zalewski, M.G. Ursenbach, K.G. Van Fraassen

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésHydrocarbonCrude oilPetroleum engineeringThermalMaterials scienceProcess engineeringChemistryOrganic chemistryThermodynamicsGeologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract High Pressure Air Injection (HPAI) is an Improved Oil Recovery (IOR) technique in which compressed air is injected into light oil, high-pressure reservoirs. The aim of this process is to react the oxygen from the injected air with a small fraction of the reservoir oil at an elevated temperature to produce a mixture of carbon dioxide and nitrogen. The produced gas flowing from the reaction region mobilizes the oil downstream of the thermal zone, sweeping oil towards the production wells. Knowledge of the oil's oxidation behavior is a key to the successful implementation of the process. However, information on oxidation behavior of oils based on their composition is limited, especially for light oils. An experimental study was designed to examine the oxidation behavior of oils by using the Pressurized Differential Scanning Calorimeter (PDSC) at pressures from 16 psi to 1000 psi. Selected paraffins, aromatic hydrocarbon samples, two light oils and Athabasca bitumen were tested in the research. The PDSC heat flow curves clearly demonstrate the effect of chemical structure of the samples on their oxidation behavior. The pressure impact is also significant on the exothermic behavior of selected samples. An increase of pressure results in an increase in the heat released from oxidation reactions. The peak temperatures of exothermic activity in as low well as high temperature oxidation region drop as pressure increases. The extent of oxidation of hydrocarbon samples is strongly dependent on the nature of the hydrocarbon. The two light oils compared with Athabasca bitumen display different thermo-oxidative behavior Introduction Air injection continues to be an important oil recovery process, used to increase both the amount and the rate of oil recovered from a petroleum reservoir [1,2]. When air is injected into a light oil reservoir, exothermic chemical reactions occur between the reservoir oil and the oxygen contained in the injected air. The reactions are mainly oxidation reactions resulting in heat generation and the production of carbon dioxide, carbon monoxide and water with corresponding consumption of oxygen. The heat of reactions results in a temperature elevation leading to vaporization of some lighter components. Therefore, the driving gas, which can sweep the oil to production wells, is not the injected air but an in-situ generated flue gas, composed of CO, CO2, N2 and vaporized light hydrocarbon components. Air injection is a complex process, involving simultaneous heat, and mass transfer in a multiphase environment coupled with oxidation chemical reactions. Oxidation reactions play an important role in this process. In order to improve the efficiency of the air injection process it is necessary to have additional knowledge of the factors influencing the process and how they affect the oxidation of oil. In recent years, the application of thermal analysis techniques, thermogravimetry (TG/DTG) and differential scanning calorimetry (DSC) to study the combustion behavior of oil has obtained wide acceptance. Attempts to use thermal analysis techniques to study crude oil combustion began with Tadema [3]. He reported the existence of two main reactions, one at a higher and one at a lower temperature. Yoshiki and Philips [4] used DTA and TG at high temperature and pressure.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,120
Score d'incertitude au seuil0,985

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,211 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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