Predicting the Viscosity of Hydrocarbon Mixtures and Diluted Heavy Oils Using the Expanded Fluid Model
Notice bibliographique
Résumé
The expanded fluid (EF) viscosity model was recently developed for petroleum applications. While petroleum fluids can be modeled as a single-component fluid, process calculations often require that the fluid be treated as a mixture of pseudo-components. For mixtures, the EF model mixing rules require binary interaction parameters, α ij, between each component pair in the mixture, which are fitted to experimental data. In this study, a generalized correlation is developed for these interaction parameters as a function of the specific gravity and hydrogen/carbon ratio of the mixture components. The proposed correlation was developed on the basis of a data set that included viscosity and density literature data for pure hydrocarbon pairs at room temperature and atmospheric pressure and new data for pseudo-pairs of heavy oil/solvent at temperatures from 21 to 175 °C, pressures up to 10 MPa, and solvent contents up to 40 wt %. The correlation was assessed on a distinct test data set that included viscosity data for pure hydrocarbon mixtures from the literature, new data for deasphalted crude oils diluted with paraffinic and aromatic solvents, and new data for crude oils diluted with similar solvents. The viscosities of the development and test data sets were predicted with an overall average absolute relative deviation (AARD) of 13 and 10%, respectively, compared to 36 and 50%, respectively, when ideal mixing, α ij = 0, was assumed. Finally, the correlation was tested on an independent data set from the literature, including viscosity data for crude oils diluted with a variety of solvents. The viscosities of the independent data set were predicted with an overall AARD of 14%, as compared to 30% when ideal mixing, α ij = 0, was assumed. The deviations obtained with the correlated α ij are almost as low as those obtained when fitting the data by adjusting α ij .
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».