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Enregistrement W2790738581 · doi:10.2118/189744-ms

Generalized Approach to Predict k-Values of Hydrocarbon Solvent/Bitumen Mixtures

2018· article· en· W2790738581 sur OpenAlexafffund
Bahareh Azinfar, Ali Haddadnia, Mohsen Zirrahi, Hassan Hassanzadeh, Jalal Abedi

Notice bibliographique

RevueSPE Canada Heavy Oil Technical Conference · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhase Equilibria and Thermodynamics
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSuncor Energy Incorporated
Mots-clésAsphaltPropaneSolubilityBoiling pointMethaneHydrocarbonButaneHildebrand solubility parameterSolventDistillationThermodynamicsChemistryVacuum distillationOrganic chemistryMaterials scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A generalized model is presented to calculate the k-values of methane/bitumen, ethane/bitumen, propane/bitumen, and butane/bitumen systems. These data are required for phase behaviour modeling and simulation of solvent-aided bitumen recovery processes. The proposed model is evaluated by comparing the calculated results with the measured experimental k-values. The proposed model provides generalized binary interaction parameters between each hydrocarbon solvent (methane, ethane, propane, and butane) and the defined components in bitumen and calculates the k-values of solvent/bitumen systems. Unlike the existing common approaches, experimental solubility data are not required to tune the model. The boiling point or carbon number distribution of bitumen or heavy oil obtained by simulated distillation (SimDist) test is the only required data to characterize and define the components of heavy oil or bitumen. The SimDist test is a very fast test and much less expensive than the common solubility measurements. This model has been developed based on the experimental fractionation of bitumen. The Athabasca bitumen was experimentally fractioned to four bitumen cuts applying vacuum distillation method and the solubility of solvent in each bitumen cut were measured at wide ranges of temperature and pressure. The measured solubility data of methane, ethane, propane, and butane in each bitumen cut have been used to tune the PR-EoS and the generalized binary interaction parameter coefficients for each solvent and bitumen components have been found. To calculate the k-values of solvent/bitumen mixtures, the bitumen is defined as a mixture of n-alkanes based on simulated distillation results. The properties of n-alkanes have been assumed for each component. Employing the obtained binary interaction parameters in PR-EoS using experimental data of solvent/bitumen cut systems and considering the defined bitumen components as input to the proposed model, the k-values of solvent and any bitumen or heavy oil mixtures are calculated. The validity of the proposed model has been confirmed by calculating the k-values of methane, ethane, propane, and butane with two different bitumen samples with an average deviation of less than 3.0 %. The proposed model predicts the k-values of methane/bitumen, ethane/bitumen, propane/bitumen, and butane/bitumen mixtures without requiring the time and cost intensive experimental PVT data for tuning. Providing the simulated distillation results of any bitumen or heavy oil samples, the k-values of hydrocarbon solvent/bitumen or heavy oil can be calculated in wide ranges of temperature and pressure. The outputs of this model can be directly used as k-values in simulation of solvent-aided thermal recovery processes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,210 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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