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Enregistrement W4206370735 · doi:10.51865/jpgt.2021.02.02

THE INFLUENCE OF PRESSURE AND TEMPERATURE ON THE COMPRESSIBILITY FACTOR

2021· article· en· W4206370735 sur OpenAlexaboutno aff
George Iulian Oprea, Artemis Aidoni, Ioana Cornelia Mitrea, Florinel Dinu

Notice bibliographique

RevueRomanian Journal of Petroleum & Gas Technology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhase Equilibria and Thermodynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompressibility factorCompressibilityNatural gasIdeal gasEquation of stateBar (unit)Real gasThermodynamicsSimplicityReduced propertiesNatural gas fieldRange (aeronautics)MathematicsMaterials scienceGeologyPhysicsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The natural gas compressibility factor indicates the compression and expansion characteristics of natural gas under different conditions. It is a thermodynamic property used to take into account the deviation of the behaviour of real natural gases from that of an ideal gas. Compressibility factor, Z, values of natural gases are necessary for most petroleum gas engineering calculations. In this study, a comparison between five different calculation methods is presented to determine this critical parameter for the same natural gas at different conditions (pressure and temperature), using Canadian Association of Petroleum Producers, Azizi, Behbahani and Isazadeh, Dranchuk- Purvis- Robinson, Dranchuk-Abu-Kassem and Standing- Katz methods. The correlations are based on the equation of state are often implicit because they require iteration. Many correlations have been derived to enhance simplicity; however, no correlation has been developed for the entire range of pseudo-reduced pressures and temperatures. Azizi, Behbahani and Isazadeh’s method was found to have the biggest error as a result obtained for T=20° C, and p=20 bar is no longer in the field of applicability.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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