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Enregistrement W2513727561 · doi:10.1021/acs.iecr.5b03929

Determination of Diffusion Coefficient for Alkane Solvent–CO<sub>2</sub> Mixtures in Heavy Oil with Consideration of Swelling Effect

2016· article· en· W2513727561 sur OpenAlexafffund
Sixu Zheng, Huazhou Li, Huijuan Sun, Daoyong Yang

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhase Equilibria and Thermodynamics
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSwellingDiffusionSolventChemistryAlkaneThermodynamicsPartition coefficientDissolutionMass transferEffective diffusion coefficientHydrocarbonVolume (thermodynamics)Mass transfer coefficientPhase (matter)Analytical Chemistry (journal)Materials scienceChromatographyOrganic chemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A generalized methodology has been developed and successfully applied to determine diffusion coefficient of alkane solvent–CO 2 –heavy oil systems with consideration of swelling effect. Theoretically, a one-dimensional and one-way mass transfer model incorporating the volume translated Peng–Robinson equation of state (PR EOS) has been developed to describe the mass transfer from alkane solvent–CO 2 mixture to heavy oil, which accounts for the oil swelling effect resulted from gas dissolution. The heavy oil sample has been characterized as three pseudocomponents, while the binary interaction parameter (BIP) correlations are tuned with the experimentally measured saturation pressures. Both apparent diffusion coefficients for gas mixtures and individual diffusion coefficient of each component of a mixture are determined once the discrepancy between the measured and calculated dynamic swelling factors of heavy oil has been minimized. The volume translated PR EOS with the three characterized pseudocomponents and the tuned BIP correlations is able to accurately predict the phase behavior of alkane solvent–CO 2 –heavy oil systems. Compared to the apparent diffusion coefficient, better agreements between the measured and calculated dynamic swelling factors have been obtained by use of the individual diffusion coefficients. Addition of C 3 H 8 into CO 2 stream is found to not only diffuse faster into heavy oil than CO 2 but also contribute to a larger degree of oil swelling, leading to a faster and enhanced swelling effect of C 3 H 8 –CO 2 –heavy oil system in comparison with the CO 2 –heavy oil system.

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations95
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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