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Enregistrement W2792688437 · doi:10.2118/190469-ms

Thermodynamics of Hydrocarbon Solvents at the Pore Scale During Hybrid Solvent-Thermal Application for Heavy-Oil Recovery

2018· article· en· W2792688437 sur OpenAlexafffund
Ilyas Al-Kindi, Tayfun Babadagli

Notice bibliographique

RevueSPE EOR Conference at Oil and Gas West Asia · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBoilingHeptaneBoiling pointCapillary actionPorous mediumThermodynamicsMicromodelWettingDecaneEnhanced oil recoveryHydrocarbon mixturesChemistryMaterials sciencePhase (matter)PorosityHydrocarbonChemical engineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Phase behavior of fluids at capillary conditions differs from that in bulk media. Therefore, understanding the thermodynamics of solvents in confined media is essential for modeling thermal EOR applications. The Thomson equation states that pore sizes have a control on boiling points of liquids in capillary channels. As pore spaces become smaller, boiling points become lower than normal boiling temperatures of the same liquids. The target of this paper is to inspect this phenomenon by physically measuring the boiling points of several solvents and compare them with the calculated boiling temperatures for different capillary structures. Furthermore, the feasibility and accuracy of the Thomson equation is investigated to check its applicability in heavy-oil recovery modelling. To do so, Hele-Shaw cells with several gap thicknesses (0.04, 0.45, 1.02, and 12 mm) are used to measure the boiling points of heptane, heptane-decane mixture, and naphtha. Experiments are repeated for the same solvents on homogeneous and heterogeneous micromodels to observe the phase behavior in a more realistic porous medium. Finally, the effect of surface wettability on boiling temperatures is examined in Hele-Shaw and micromodel experiments.

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 enseignants0,286
Score d'incertitude au seuil0,814

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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