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Enregistrement W2318003676 · doi:10.1021/ef1009428

Effects of Electrical and Radio-Frequency Electromagnetic Heating on the Mass-Transfer Process during Miscible Injection for Heavy-Oil Recovery

2010· article· en· W2318003676 sur OpenAlexaff
Л. А. Ковалева, A. Ya. Davletbaev, Tayfun Babadagli, Z.Yu. Stepanova

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAsphalteneViscosityRadio frequencyPorous mediumResidual oilElectric fieldEnhanced oil recoveryMass transferDielectric heatingPrecipitationElectromagnetic fieldMaterials scienceHeat transferPorosityPetroleum engineeringAnalytical Chemistry (journal)MechanicsChemistryComposite materialGeologyChromatographyDielectricMeteorologyOptoelectronicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper deals with the effect of radio-frequency electromagnetic (RF-EM) fields and electrical heating on the mass- and heat-transfer processes in a multi-component hydrocarbon system flowing in porous media. The more specific objective was to determine the major differences between the RF-EM effects and electric heating and eventually to propose the application conditions toward their field-scale applications. Critical parameters, including the viscosity reduction, that affect the recovery of heavy oil under the influence of these heating options with the emphasis on resolving the asphaltene precipitation problem were clarified. It was observed that the EM field influence on the residual oil recovery factor was more critical, and a greater recovery was obtained from the RF-EM case. This was attributed to the fact that the RF-EM field influences polar components of the oil, desorpting these components from the surface of the rock and adding to the production, as indicated by the scanning atomic force microscopy images. This critical role of the RF field on the adsorptive process during the displacement of high-viscosity oils eventually resulted in less asphaltene precipitation and pore plugging.

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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,437

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations50
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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