Quantification of Mutual Mass Transfer of CO<sub>2</sub>/N<sub>2</sub>–Light Oil Systems by Dynamic Volume Analysis
Notice bibliographique
Résumé
A novel and pragmatic method has been developed to quantify mutual mass transfer between a gas (e.g., CO2 and N2) and light oil by dynamic volume analysis. Experimentally, diffusion experiments for pure CO2/N2-light oil systems are conducted at a constant pressure and temperature with a pressure/volume/temperature (PVT) system. During the diffusion experiments, the diluted volume of oil phase is continuously monitored and recorded, while gas samples are collected at the end of the diffusion tests to measure gas compositions by performing gas chromatography (GC) analysis. Theoretically, the mass transfer from light oil to gas phase and the solubility of a gas into the light oil is quantified by combining the GC analysis and Fick’s second law, while the Peng–Robinson equation of state is employed to determine the concentration of each gas component in the oil phase by imposing the quasi-equilibrium boundary condition at the gas–oil interface. The diffusion coefficient of each component can be determined once the discrepancy of both the swelling factor and the gas composition between the experimental measurements and the calculated ones are minimized. At temperature of 336.15 K, the diffusion coefficients of carbon dioxide and nitrogen are determined to be 12.87 × 10–9 m2/s at pressure of 2170 kPa and 1.35 × 10–9 m2/s at pressure of 5275 kPa, respectively. For the diffusion coefficient of light oil to the gas phase, it is determined to be 6.04 × 10–11 m2/s for the CO2-light oil system and 2.55 × 10–12 m2/s for the N2-light oil system under the corresponding conditions. Furthermore, the dynamic swelling factor of oil in the CO2-light oil system is measured to be higher than that of the N2-light oil system. The GC analysis confirms that there exists light-component extraction, though the concentration is small in this study since the experimental pressure is below the critical pressure of gas.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».