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Enregistrement W2132501929 · doi:10.3968/j.aped.1925543820120402.893

The Research Progress of Oil Sand Separation Technology in China

2012· article· en· W2132501929 sur OpenAlexvenueno aff
Chaohe Fang, Dewen Zheng, Xiaolong Li, Zhilong Huang

Notice bibliographique

RevueAdvances in petroleum exploration and development · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOil sandsPetroleum engineeringPetroleumSeparation (statistics)Environmental sciencePetroleum explorationStructural basinGeologyAsphaltArchaeologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

From 2007 to 2008, Research Institute of Petroleum Exploration & Development, Langfang Branch launched oil sand resource exploration and the study of hot water separation technology in Fengcheng area, Northwest of Junggar Basin, and the recoverable oil-sand oil resource is 54.98 million tons with the oil content in 7.1-10%, which is distributed in Cretaceous and Jurassic with the thickness of 80-140 meters, the cover depth of oil sand is 50-90 meters. Combining with the characteristics of the oil sand in this area and based on the research of hot water separation mechanism in oil sand, the hot water separation reagent for the oil sand in this area has been successfully developed, and its separation rate reaches 90%, provided that the concentrations of the agent is 4% and the separation temperature is 85 °C. Based on series of study, the construction of testing site, which is capable of processing 10,000 tons oil sand in this area, is completed, and the on-site separation tests of oil sand are launched with the recovery rate of 90% in normal operation, and the hot water separation technology and equipment research & development are successful. Key words : Oil sand; Hot water separation technology; Separation reagent; Tests

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,943
Score d'incertitude au seuil0,245

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 savante0,0000,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,312 · 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'étudeAutre devis
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

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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