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Enregistrement W2980792818 · doi:10.1002/aic.16828

Ethyl acetate as a bio‐based solvent to reduce energy intensity and CO<sub>2</sub> emissions of in situ bitumen recovery

2019· article· en· W2980792818 sur OpenAlexafffund
Ali Zirahi, Hassan Sadeghi Yamchi, Ali Haddadnia, Mohsen Zirrahi, Hassan Hassanzadeh, Jalal Abedi

Notice bibliographique

RevueAIChE Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAsphaltSteam-assisted gravity drainageSolventEthyl acetateChemistryWaste managementIn situPulp and paper industryMaterials scienceEnvironmental scienceOil sandsAnalytical Chemistry (journal)Environmental chemistryChromatographyOrganic chemistryEngineeringComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We introduce ethyl acetate (EA), a bio‐based chemical, as a potential solvent for bitumen recovery through comprehensive phase behavior and numerical simulation studies. Phase behavior and thermophysical properties of EA/live bitumen are measured at temperatures and pressures up to 190°C and 4 MPa, respectively. Experimental studies suggested that coinjection of EA with steam can reduce the bitumen viscosity by several orders of magnitude. Our numerical simulations show that coinjection of 2–8 mol% EA with steam can significantly reduce the steam‐oil‐ratio (SOR) by almost 0.9 units while increasing the bitumen production rate. This reduction in SOR can be translated to significant energy saving of ~2.2 GJ, emission reduction of ~120 kg of CO 2 , and wastewater reduction of ~120 m 3 per ton of the produced bitumen, which are almost 20–25% lower than the steam‐assisted gravity drainage (SAGD) process.

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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,674

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations26
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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