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Enregistrement W2578348946 · doi:10.1021/acs.energyfuels.6b02265

New Composite Viscosity Reducer with Both Asphaltene Dispersion and Emulsifying Capability for Heavy and Ultraheavy Crude Oils

2017· article· en· W2578348946 sur OpenAlexaboutno aff
Yuqi Yang, Jixiang Guo, Zhongfu Cheng, Wenming Wu, Jianjun Zhang, Jiangwei Zhang, Zuguo Yang, Dengshan Zhang

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Science and Technology of the People's Republic of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésReducerViscosityAsphalteneEmulsionChemistryChemical engineeringPetroleum engineeringDispersion (optics)Enhanced oil recoverySurface tensionComposite numberChromatographyMaterials scienceOrganic chemistryComposite materialThermodynamicsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The recovery of heavy oil from ultradeep wells is a technical challenge faced by the petroleum industry. One of the key issues is the flow assurance of heavy oil inside the wellbore and through the pipelines, i.e., effectively lifting heavy oil from the wellbore and subsequently transporting it smoothly through the pipelines. Traditional chemical methods for reducing the viscosity of heavy petroleum fluids adopt oil-soluble and water-soluble viscosity reducers, but these methods have their limitations. In this work, we develop a new composite viscosity reducer called SDG-2, which combines the advantages of oil-soluble and water-soluble viscosity reducers. The molecular chain of this viscosity reducer is grafted with a high-carbon lipophilic polar group and a salt-tolerant hydrophilic group, providing the reducer with both dispersion and emulsification capabilities. An experimental test shows that, without water, the viscosity reducer SDG-2 can achieve a 50% degree of viscosity reduction (DVR) for the ultraheavy oils tested. A low oil/water interfacial tension (IFT, 0.41 mN·m –1 ) can be achieved when 0.15 wt % SDG-2 is added into the highly saline (2.26 × 10 5 mg·L –1 ) solution. This IFT is significantly lower than the 13.42 mN·m IFT obtained by a 0.60 wt % oil-soluble viscosity reducer, as well as the 8.21 mN·m IFT achieved by a 0.40 wt % water-soluble viscosity reducer. The emulsification capability of SDG-2 is also superior to that of a water-soluble viscosity reducer; oil-in-water emulsion can be obtained when the oil is mixed with 30% (v/v) water and 0.30 wt % SDG-2. Higher DVR values (99%) can be achieved for the Tahe (China), Canada, and Venezuela heavy oils when emulsification occurs. Field tests of the new composite viscosity reducer are conducted in the Tahe oilfield of Xinjiang Province in China. Results show that considerably less light oil is needed to dilute heavy oil to the desired viscosity when the new viscosity reducer is used. On average, a 22.5% increase in heavy oil production rate can be obtained.

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 enseignants0,121
Score d'incertitude au seuil0,858

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations46
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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