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Enregistrement W2326522189 · doi:10.2118/174486-ms

Experimental Evaluation of H2S Yields during Thermal Recovery Processes

2015· article· en· W2326522189 sur OpenAlexaff
Riyi Lin, Duopei Song, Xinwei Wang, Daoyong Yang

Notice bibliographique

RevueSPE Canada Heavy Oil Technical Conference · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIndustrial Gas Emission Control
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesPetroChina Company LimitedChina University of Petroleum, Beijing
Mots-clésAlkalinityCarbon dioxideNitrogenAlkali metalPassivationChemistryGas analyzerInorganic chemistryAnalytical Chemistry (journal)Carbon fibersMaterials scienceChemical engineeringEnvironmental chemistryPhysical chemistryOrganic chemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Experimental techniques have been developed to quantitatively evaluate in-situ H2S generation as a function of solution alkalinity, SO42− concentration, and carrier gas during thermal recovery processes. Experimentally, well-designed laboratory tests have been conducted to quantify the in-situ generation of H2S in a surface passivation reactor. The reaction gases were analyzed by using a gas analyzer, while the pH values were measured by using a glass electrode after adding anions or cations into the solution. Solution alkalinity is found to restrain the formation of H2S after subtracting the amount of H2S that neutralizes alkali in the solution. H2S production increases with increasing SO42− concentrations, more evidently at a high temperature. As temperature increases, using either carbon dioxide or nitrogen as carrier gas increases the H2S production; carbon dioxide as a carrier gas, however, yields more H2S up to 57.6% than nitrogen at temperature of 200-280°C. It is suggested that effect of pH of the formation water be taken into account while predicting the produced acid gas rates.

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)0,001
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 enseignants0,144
Score d'incertitude au seuil0,985

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations3
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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