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Enregistrement W2327412028 · doi:10.1021/acs.iecr.5b00435

Evaluation of the Performance of Newly Developed Demulsifiers on Dilbit Dehydration, Demineralization, and Hydrocarbon Losses to Tailings

2015· article· en· W2327412028 sur OpenAlexaff
Ishpinder Kailey, Jacqueline A. Behles

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensBaker Hughes (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDemulsifierTailingsDemineralizationNaphthaDehydrationAsphaltOil sandsChemistryEmulsionChemical engineeringMaterials sciencePulp and paper industryMetallurgyComposite materialOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The oil sands industry is continuously looking for demulsifiers that effectively dehydrate and demineralize diluted bitumen, minimize rag layer formation by controlling oil/water interface, and reduce naphtha and bitumen losses to tailings. In this paper, the performance of two newly developed demulsifiers, “X” and “Y”, were evaluated on the basis of diluted bitumen (dilbit) dehydration, demineralization, and naphtha and bitumen losses to tailings. The results demonstrate that the water removal efficiency of demulsifier Y is 14.15% higher than that of demulsifier X at 50 ppm dosage after 15 min of settling time. The solids removal efficiencies of demulsifiers X and Y at 50 ppm dosage after 15 min settling time, for the top dilbit fraction, were 13.9 and 21.5%, respectively. Demulsifier Y reduced the diluent and bitumen losses to the underflow by 16.7 and 13.8%, respectively, at 50 ppm dosage after 15 min of residence time as compared to demulsifier X. Therefore, demulsifier Y performed superior on all the key performance indicators (KPIs) studied as compared to demulsifier X. To determine the reason why the performance of demulsifier Y is superior to that of demulsifier X on all the KPIs, solids were collected from the original froth and the top, interface, and bottom fractions of the diluted froth after demulsification tests and characterized by X-ray diffraction analysis (XRD), X-ray energy dispersive spectrometry, scanning electron microscopy, particle size distribution (PSD), and wettability studies. XRD data shows that demulsifier Y reduced the clays, iron, and zirconium oxide minerals from the top and interface dilbit fractions when compared to the control sample. PSD data shows that demulsifier Y reduced most of the particles of size less than 0.50 μm from the interface. Therefore, demulsifier Y helps to resolve the interfacial material by removing the minerals that tend to form a rag layer, especially siderite, pyrite, magnetite, rutile, and anatase, from the oil/water interface to the underflow.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,119
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,215 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations11
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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