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Enregistrement W3045183151 · doi:10.1021/acs.energyfuels.0c01803

Application of the Modified Regular Solution Model to Crude Oils Characterized from a Distillation Assay

2020· article· en· W3045183151 sur OpenAlexafffundabout
F. Ramos-Pallares, Denisson Santos, Harvey W. Yarranton

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEcopetrolPetrobrasSuncor Energy IncorporatedCanadian Natural Resources Limited
Mots-clésAsphaltenePentaneHildebrand solubility parameterSolubilityChemistryDistillationHeptaneAlkaneThermodynamicsOctanePhase (matter)Fraction (chemistry)SolventActivity coefficientComponent (thermodynamics)Mass fractionCrude oilChromatographyOrganic chemistryHydrocarbonAqueous solutionPetroleum engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,225
Écart entre enseignants0,208 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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