Subsurface Upgrading of Heavy Oils via Solvent Deasphalting Using Asphaltene Precipitants. Preparative Separations and Mechanism of Asphaltene Precipitation Using Benzoyl Peroxide as Precipitant
Notice bibliographique
Résumé
Subsurface upgrading of heavy oil via solvent deasphalting has been reported previously under laboratory and field conditions. However, these processes require a relatively high solvent-to-oil ratio (SvOR > 1:1 v/v) to induce subsurface asphaltene precipitation, increase oil production, and upgrade crude oil in situ. In our previous work, lab experiments demonstrated that asphaltene precipitants reduce the SvOR (∼30–50 vol %) for subsurface upgrading at initial reservoir conditions and when heat is also applied. In this work, the preparative separations were carried out using benzoyl peroxide (BP), Fe 2 O 3, and NiO nanoparticles as asphaltene precipitants for Venezuelan and Canadian heavy crude oils. Initial experiments showed that BP is the most effective additive, producing an increase of ∼21 wt % in the asphaltene content for a 2500 mg/kg dosage. Preparative separations at 5:1 vol/wt ratio and 50 °C showed that the order of activity as asphaltene precipitants is BP > NiO > Fe 2 O 3 . In the presence of nickel- and iron-containing precipitants, most of these metals are found in the asphaltenes indicating that the nanoparticles are acting as nucleation sites. Spectroscopic and mechanistic studies using BP as precipitant suggest a free radical mechanism that involves the thermally initiated homolytic cleavage of BP, follow by abstraction of a hydrogen atom from the asphaltenes or maltenes to produce free radical species. In the termination steps, the latter species react with each other to generate new asphaltene species that are not present in the original crude oils.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».