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Enregistrement W3201343160 · doi:10.11575/prism/38799

Viscosity and Stability of Visbroken Fractionated Oils

2021· dissertation· en· W3201343160 sur OpenAlexaboutno aff
Amirabbas Abbaspourmehdiabadi

Notice bibliographique

RevuePRISM (University of Calgary) · 2021
Typedissertation
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueRheology and Fluid Dynamics Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésViscosityStability (learning theory)ThermodynamicsChemistryChromatographyPetroleum engineeringPhysicsEngineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One challenge facing Western Canada is the limited capacity to transport bitumen through pipelines. Bitumen has a high density and viscosity that both exceed pipeline specifications. It must be diluted for transport, but the diluent occupies a capacity that would otherwise be available for the bitumen. One possible solution is to reduce the amount of diluent by decreasing the density and viscosity of the bitumen through a combination of de-asphalting and visbreaking processes. Visbreaking reduces the viscosity of the oil, however, if carried too far, this process can destabilize the oil (cause asphaltene precipitation and coke formation). De-asphalting decreases the oil density and can allow more intensive visbreaking without destabilizing the oil. These processes can be applied to both bitumen and vacuum bottom feeds. In all cases, it is necessary to predict the product properties and stability to optimize the process design. This thesis aims to measure and model the effect of visbreaking on the density, viscosity, and stability of a bitumen, a vacuum bottom, and a de-asphalted oil. Each oil was visbroken at two different severities (combinations of temperature and residence time) in an in-house continuous visbreaker. The feeds and their products were separated into distillates, saturates, aromatics, resins, and asphaltenes, and the properties (molecular weight, density, viscosity, and solubility) of each fraction were measured. Previously developed correlations for molecular weight, density model parameters, viscosity model parameters, and solubility parameters were updated. The density of the oils was determined with a volumetric mixing rule and their viscosity with the Expanded Fluid viscosity model. Their stability versus asphaltene precipitation was determined with the Modified Regular Solution phase equilibrium model. The average deviation of the modelled densities and viscosities were 2 kg/m³ and 19%, respectively. The average deviation in the modelled onset of asphaltene precipitation (solvent content at which precipitation first occurred) was 4.4 wt% n-heptane. The average deviation of the modeled asphaltene yield (mass of precipitated asphaltenes divided by the mass of feed oil) was 2.3 wt%.

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 enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,157

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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