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Enregistrement W2332177252 · doi:10.1021/je3010722

Density and Viscosity for Mixtures of Athabasca Bitumen and Aromatic Solvents

2013· article· en· W2332177252 sur OpenAlexaff
Jian Guan, Mohammad Kariznovi, Hossein Nourozieh, Jalal Abedi

Notice bibliographique

RevueJournal of Chemical & Engineering Data · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhase Equilibria and Thermodynamics
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryAsphaltViscosityTolueneThermodynamicsSolventRelative viscosityVolume (thermodynamics)Mixing (physics)Oil sandsAnalytical Chemistry (journal)Organic chemistryMaterials scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new experimental apparatus was used to accurately measure the density and viscosity of aromatic solvents (toluene and xylenes), of Athabasca bitumen, and of their mixtures at different compositions. The measurements were taken under conditions applicable for both in situ recovery methods and pipeline transportation of heavy oil, that means, at temperatures varying from ambient temperature up to 343.15 K and at pressures up to 10 MPa and on mixtures with different weight fractions of the solvents (0.05, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, and 0.6). The experimental density and viscosity data for the solvents and for raw bitumen were correlated using different correlation equations from the literature. Based on the experimental results, the influence of pressure, temperature, and solvent weight fraction on the density and viscosity of the mixtures was considered. The experimental density and viscosity data for the mixtures of Athabasca bitumen with toluene and xylenes were evaluated with predictive schemes as well as with correlation models representing certain mixing rules proposed in the literature. The density data are well predicted using an equation without adjustable parameter in which it is assumed that no volume change occurs. In contrast, the viscosity data are correlated reasonably over the studied conditions with Lederer’s and power law models which include one adjustable parameter each.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,687
Score d'incertitude au seuil0,370

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations46
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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