Quantification of a Single Gas Bubble Growth in Solvent(s)–CO2–Heavy Oil Systems With Consideration of Multicomponent Diffusion Under Nonequilibrium Conditions
Notice bibliographique
Résumé
A mechanistic model has been developed and validated to quantify a single gas bubble growth with considering multicomponent gas diffusion in solvent(s)–CO2–heavy oil systems under nonequilibrium conditions. Experimentally, constant-composition expansion (CCE) experiments are conducted for C3H8–CO2–heavy oil systems under equilibrium and nonequilibrium conditions, respectively. Theoretically, the classic continuity equation, motion equation, diffusion–convection equation, real gas equation, and Peng–Robinson equation of state (PR EOS) are integrated into an equation matrix to dynamically predict gas bubble growth. Also, the viscous term of motion equation on the gas phase pressure is included due mainly to the viscous nature of heavy oil. The newly proposed model has been validated by using the experimentally measured gas bubble radius as a function of time with good accuracy. Combining with the experimental measurements, the critical nucleus radius and gas bubble growth are quantitatively predicted with the newly proposed model. Effects of mass transfer, supersaturation pressure, mole concentration of each component, liquid cell radius, and pressure decline rate on the gas bubble growth are examined and analyzed. In general, gas bubble growth rate is found to increase with an increase of each of the aforementioned five parameters though the contribution of individual component in a gas mixture to the bubble growth rate is different. A one-step pressure drop and the unlimited liquid volume surrounding a gas bubble are considered to be the necessary conditions to generate the linear relationship between gas bubble radius and the square root of time.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».