Application of the Modified Regular Solution Model to Crude Oils Characterized from a Distillation Assay
Notice bibliographique
Résumé
The modified regular solution model was developed to predict onset and amount (yield) of asphaltene precipitation from mixtures of crude oil and solvents. The most recent version of the model includes the partitioning of all components between a solvent-rich phase and an asphaltene-rich phase, where the solvents are pure components with known properties and the crude oil is represented as pseudo-components defined on the basis of a saturate, aromatic, resin, and asphaltene (SARA) assay. The molecular weight, density, and solubility parameter of each pseudo-component are determined from correlations. This model is sensitive to uncertainties in the SARA assay composition and is not compatible with the standard phase behavior modeling methodology based on pseudo-components defined from a distillation assay. In this contribution, the model was extended to crude oil pseudo-components based on boiling cuts (TBP). The n -pentane-insoluble asphaltene fraction was characterized in the same way as the SARA-based model. The molecular weight and density of the TBP-based pseudo-components were predicted from well-established correlations. New correlations were proposed for the maltene pseudo-component solubility parameters as a function of the temperature and pressure. The TBP-based model was tested on two data sets: (1) onsets, yields, and phase compositions for a Western Canada bitumen mixed with n -alkanes from propane to n -heptane at temperatures and pressures up to 250 °C and 13.8 MPa, respectively, and (2) yields from eight oils from different geographical regions mixed with n -alkanes from n -pentane to n -octane at temperatures and pressures up to 100 °C and 6.8 MPa, respectively. The overall absolute deviation was 2 wt % for both data sets, similar to the deviations found for the SARA-based model.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».