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Enregistrement W3012444927 · doi:10.2118/199959-ms

Impact of Carbonates on Reaction Kinetics of a Bitumen Combustion

2020· article· en· W3012444927 sur OpenAlexaboutno aff
Connor Pope, Norasyikin Ismail, Berna Hasçakir

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCombustionThermogravimetric analysisAsphalteneActivation energyAsphaltDolomiteKineticsDifferential scanning calorimetryFraction (chemistry)Materials scienceChemical kineticsChemical engineeringMineralogyChemistryThermodynamicsOrganic chemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Reaction kinetics experiments are conducted to estimate important combustion parameters for crude oils. However, at elevated temperatures not only crude oil, but also reservoir rock is reactive, and the interaction of reservoir rocks with fluids may change the fate of the In-Situ Combustion (ISC) process. This study investigates the role of carbonates on the reaction kinetics of a bitumen sample from Canada. To reach this goal, Thermogravimetric Analysis/Differential Scanning Calorimetry (TGA/DSC) experiments were conducted at a constant heating rate on a bitumen sample and the blends of bitumen with calcite (CaCO3) and dolomite (CaMg(CO3)2) minerals. The bitumen sample has been divided into its saturates, aromatics, resins, and asphaltenes (SARA) fractions. TGA/DSC experiments were conducted on the individual fractions and their pseudo blends in the presence and absence of carbonates to understand the contribution of each fraction in ISC success and their mutual interactions. Model fitting approach was used to analyze TGA/DSC graphs analytically to obtain activation energy and heat of reaction for each pseudo fraction, their blends, and initial bitumen samples at low (LTO) and high (HTO) temperature oxidation regions. It has been observed that among all SARA fractions, the aromatics fraction alone generated the greatest amount of energy. Saturates are known as the ignitor for the combustion and its ignition characteristics are enhanced with the presence of carbonates. Similarly, the energy generation at low temperature oxidation (LTO) region for saturates becomes more significant for the saturates-aromatics pseudo blend. While the aromatics heat generation increased more for the pseudo blend with asphaltenes in the presence of carbonates, the energy generation of aromatics is negatively affected for the pseudo blend prepared with resins and carbonates. Thus, it was concluded that for the specific bitumen sample worked in this study, resins are the critical fraction determining the ISC fate in a carbonate reservoir. Moreover, we found that thermal decomposition of carbonate minerals negatively affects asphaltenes cracking and combustion reactions since both asphaltenes cracking and thermal decomposition of carbonate rock start at around the same temperature. Our findings indicate that reaction kinetics studies should be conducted in the presence of all reservoir components (rock and fluids). However, because it is difficult to understand the contribution of each component to overall ISC performance, we recommend conducting reaction kinetics experiments on pseudo blends of reservoir fluid components. This procedure has been introduced for the first time with this study and enhanced our understanding towards ISC kinetics but should be extended to different crude oil and reservoir rock pairs.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,247 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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