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Enregistrement W2550541226 · doi:10.1002/cjce.22729

Investigation of the minimum miscibility pressure for injection of two different gases into two Iranian oil reservoirs: Experimental and theory

2016· article· en· W2550541226 sur OpenAlexvenueno aff
Mohammad Moosazadeh, Behnam Keshavarzi, Cyrus Ghotbi

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhase Equilibria and Thermodynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTube (container)MiscibilityMechanicsWork (physics)Petroleum engineeringComputer simulationMaterials scienceSimulationMechanical engineeringEngineeringPolymerPhysicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The results of the minimum miscibility pressure (MMP) determination for miscible injection of two gases (CO 2 and an associated gas of one of Iranian gas reservoirs) into two different oil samples from two Iranian oil reservoirs using a slim tube apparatus are presented in this work. For efficient determination of MMP, prior to slim tube experimentation, cell‐to‐cell simulation of the slim tube experiment was performed using a tuned Peng Robinson equation of state as a pre‐experiment and the results were used as initial estimates of MMP to select the pressure steps for the slim tube experiment. Finally, a comparison between the measured MMP values obtained by the slim tube experiments and those calculated by cell‐to‐cell simulation was made. It was shown that the cell‐to‐cell slim tube simulation predicts the results of slim tube experiments with a relative error of less than 6 %. This low error value shows that cell‐to‐cell simulation can replace the slim tube test in the cases where time is a major concern. Moreover, since the slim tube is an expensive and time‐consuming experiment and selecting the pressures to run the test is very important, cell‐to‐cell simulation can help us select the pressures for performing a slim tube experiment.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,235

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 GPT0,212
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations13
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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