MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2520116375 · doi:10.2118/180451-pa

Vapor-Phase Combustion in Accelerating Rate Calorimetry for Air-Injection Enhanced-Oil-Recovery Processes

2016· article· en· W2520116375 sur OpenAlexaff
Sayantan Bhattacharya, D. G. Mallory, R.G. Moore, M.G. Ursenbach, S. A. Mehta

Notice bibliographique

RevueSPE Reservoir Evaluation & Engineering · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVaporizationCombustionChemistryThermodynamicsHeat transferAtmospheric temperature rangeCalorimetryDiffusionAsphaltMass transferAnalytical Chemistry (journal)Materials scienceOrganic chemistryChromatographyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary The accelerating rate calorimeter (ARC) is unique for its versatility of operation and application—reliability, validity, and accuracy of results—caused by very-high adiabaticity. Accelerating rate calorimetry is one of the screening tests used to determine the suitability of a reservoir for air-injection enhanced oil recovery. The ARC is well-suited for investigating the reaction mechanisms in the low-temperature range (LTR), negative-temperature-gradient region (NTGR), and high-temperature range (HTR). The ARC provides full time–temperature, time–pressure, and self-heat rate-inverse absolute-temperature profiles. An experimental and simulation study is carried out to expand knowledge and interpretation of the data derived from high-pressure closed ARC tests. Athabasca bitumen is used for the experimental study in a closed ARC at an initial pressure of 13.8 MPag (2,000 psig) to identify the nature of the oxidation reactions occurring over the different temperature ranges. The simulation component of the study focused on the development of a numerical model that captured the elements of the ARC test. The model incorporated solubility of oxygen and diffusion to control the transfer of oxygen in the liquid-oil phase. Mass transfer is found to play an important role at low temperatures up to the temperature at which chemical interaction starts to control the distribution of oxygen within the liquid bitumen. Likewise, vaporization of oil and generation of vapor by cracking reactions are also believed to play an important role in air-injection processes. Therefore, a vapor-phase combustion reaction is integrated into the traditional Belgrave kinetic model. This modified model predicted that the combustion of vaporized oil integrated with its flammable limits and the rate of diffusion of the vaporized component in the gas phase. The results of this study indicate that, with the addition of mass transfer to the kinetic model, it is possible to predict the NTGR. The result showed that solubility and diffusion of oxygen played an important role up to a temperature of 125°C at which chemical reactions started to control the distribution of oxygen within the liquid bitumen. The results also showed that vapor-phase combustion creates a temperature gradient between the gas and bitumen phases when vaporized components became flammable (stoichiometry). This showed that the ARC could be an effective tool for understanding liquid and vapor-phase reaction and their relative importance in different temperature regimes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,793

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations26
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSPE Reservoir Evaluation & EngineeringMême sujetPetroleum Processing and AnalysisTravaux en français237 207