Similarity of the Effect of Different Dissolved Gases on Heavy-Oil Viscosity
Notice bibliographique
Résumé
Summary An analysis of viscosity data for mixtures of different gases dissolved in three different heavy oils and bitumens revealed that, at the same molar concentrations and at the same pressure, each of these gases reduced the oil-phase viscosity by almost the same amount. Because the gases that were examined included both hydrocarbons and nonhydrocarbons, it was concluded that this behavior could be generalized to include most of the gases encountered in, or injected into, heavy-oil and bitumen reservoirs. This principle was discovered in the new results of a study on two heavy oils. These oils were mixed with methane or carbon dioxide or propane to achieve vapor/liquid equilibrium at various pressures. When the measured oil-phase viscosities were adjusted to the same pressure without further change to their compositions, and were subsequently plotted against gas concentration in mole percentage, all the values fell on approximately the same curve. The same behavior was subsequently observed in gas/bitumen data that had been published previously by other authors. Although it can be reasoned that the adjusted viscosities must begin to diverge at high concentrations when different gases are used, the differences were not experimentally discernable even at dissolved-gas concentrations as high as 60 mol%. The effect was the same when more than one dissolved gas was present. The application of this uniformity principle is expected to make it easier to compare the costs of using different solvent gases to reduce the viscosity of heavy oils and bitumens during enhanced-oil-recovery (EOR) operations.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 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 ».