A Modified Multiple-Mixing-Cell Algorithm for Minimum Miscibility Pressure Prediction with the Consideration of the Asphaltene-Precipitation Effect
Notice bibliographique
Résumé
Minimum miscibility pressure (MMP) is one of the most important design parameters in CO 2 flooding. Recent experimental studies show that asphaltene precipitation in light oils increases the MMP between injection gas and crude oil. To model the asphaltene-precipitation effect on MMP calculations, we develop a three-phase multiple-mixing-cell (MMC) algorithm by considering three-phase vapor–liquid-asphaltene (VLS) equilibria. This algorithm is developed by modifying the MMC method proposed by Ahmadi and Johns ( Soc. Pet. Eng. J. 2011, 16, 4, 733). The three-phase VLS equilibrium calculation algorithm developed by Li and Li ( Ind. Eng. Chem. Res. 2019, in press) is integrated into the two-phase MMC algorithm. Several example calculations are carried out to demonstrate the performance of our algorithm. The MMPs predicted by our algorithm and those predicted by the two-phase MMC algorithm are both compared with the MMPs measured by experiments. Comparison results show that MMPs predicted by our algorithm have a slightly better agreement with the experimental results than those predicted by the two-phase MMC algorithm.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».