MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4205784207 · doi:10.1021/acsomega.1c06399

A Materials Science Perspective of Midstream Challenges in the Utilization of Heavy Crude Oil

2022· review· en· W4205784207 sur OpenAlexaboutno aff
Lacey D. Douglas, Natalia Rivera-González, Nicholas I. Cool, Aayushi Bajpayee, Malsha Udayakantha, Guan-Wen Liu, Anita Anita, Sarbajit Banerjee

Notice bibliographique

RevueACS Omega · 2022
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of Industrial Innovation and PartnershipsDivision of Graduate Education
Mots-clésMidstreamFossil fuelUnconventional oilEnvironmental scienceOil refineryOil sandsPeak oilPopulationSteam-assisted gravity drainagePetroleum engineeringPetroleumAsphaltEarth scienceWaste managementGeologyEngineeringGeographyClimate change

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An increasing global population and a sharply upward trajectory of per capita energy consumption continue to drive the demand for fossil fuels, which remain integral to energy grids and the global transportation infrastructure. The oil and gas industry is increasingly reliant on unconventional deposits such as heavy crude oil and bitumen for reasons of accessibility, scale, and geopolitics. Unconventional deposits such as the Canadian Oil Sands in Northern Alberta contain more than one-third of the world's viscous oil reserves and are vital linchpins to meet the energy needs of rapidly industrializing populations. Heavy oil is typically recovered from subsurface deposits using thermal recovery approaches such as steam-assisted gravity drainage (SAGD). In this perspective article, we discuss several aspects of materials science challenges in the utilization of heavy crude oil with an emphasis on the needs of the Canadian Oil Sands. In particular, we discuss surface modification and materials' design approaches essential to operations under extreme environments of high temperatures and pressures and the presence of corrosive species. The demanding conditions for materials and surfaces are directly traceable to the high viscosity, low surface tension, and substantial sulfur content of heavy crude oil, which necessitates extensive energy-intensive thermal processes, warrants dilution/emulsification to ease the flow of rheologically challenging fluids, and engenders the need to protect corrodible components. Geopolitical reasons have further led to a considerable geographic separation between extraction sites and advanced refineries capable of processing heavy oils to a diverse slate of products, thus necessitating a massive midstream infrastructure for transportation of these rheologically challenging fluids. Innovations in fluid handling, bitumen processing, and midstream transportation are critical to the economic viability of heavy oil. Here, we discuss foundational principles, recent technological advancements, and unmet needs emphasizing candidate solutions for thermal insulation, membrane-assisted separations, corrosion protection, and midstream bitumen transportation. This perspective seeks to highlight illustrative materials' technology developments spanning the range from nanocomposite coatings and cement sheaths for thermal insulation to the utilization of orthogonal wettability to engender separation of water-oil emulsions stabilized by endogenous surfactants extracted during SAGD, size-exclusion membranes for fractionation of bitumen, omniphobic coatings for drag reduction in pipelines and to ease oil handling in containers, solid prills obtained from partial bitumen solidification to enable solid-state transport with reduced risk of damage from spills, and nanocomposite coatings incorporating multiple modes of corrosion inhibition. Future outlooks for onsite partial upgradation are also described, which could potentially bypass the use of refineries for some fractions, enable access to a broader cross-section of refineries, and enable a new distributed chemical manufacturing paradigm.

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)0,001
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil0,637

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,240 · 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'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations37
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueACS OmegaMême sujetEnhanced Oil Recovery TechniquesTravaux en français237 207