Separation of Water from High pH Water-in-Heavy Oil Emulsions Using Low Pressure CO<sub>2</sub>
Notice bibliographique
Résumé
In this study, a demulsification treatment process for high pH water-in-oil (W/O) emulsions, using low pressure CO 2 and demulsifier, with optimized temperature and mixing time is designed. The efficacy of different acids, including HCl and CH 3 COOH, are also examined using this method, to be compared with the results obtained with CO 2 gas. Both the demulsifier and CO 2 are indispensable in this demulsification treatment process. The demulsification efficiency increases rapidly with the increase of demulsifier concentration when the initial concentration is lower than 120 mg/L. With the further increase of concentration, the demulsification efficiency can reach 83% and remain constant. Meanwhile, the demulsification efficiency increases with the increase of CO 2 pressure. It is found that the optimum CO 2 pressure is between 50 and 200 kPa, with a mixing time of 65–125 min, where a demulsification efficiency of approximately 80–90% can be achieved. Settling under elevated temperature (70 °C), after CO 2 demulsification, is also investigated; the results indicate that heating does not improve the demulsification efficiency if the pressure is over 500 kPa. Under the same conditions, CO 2 shows better demulsification efficiency than that obtained by HCl and CH 3 COOH. At a pH of approximately 7.0–7.7, the emulsion is the least stable, and the maximum demulsification efficiency is obtained.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».