Study of Diffusivity of Hydrocarbon Solvent in Heavy-Oil Saturated Sands Using X-Ray Computer Assisted Tomography
Notice bibliographique
Résumé
Summary Hydrocarbon solvent-assisted processes are thought to be effective EOR technologies for heavy oil and bitumen production. In order to describe those processes quantitatively, the diffusivity of hydrocarbon solvent in oil sands is a crucial required parameter. Computer-assisted tomography (CAT), as a nonintrusive method, is a useful tool to obtain the physical properties of cores (density, porosity, heterogeneities) and the fluids within the cores (saturation or concentration profiles). However, the concentration profiles obtained from diffusion experiments of solvent in oil sands were fluctuating and could not be used to evaluate the diffusivity. In order to solve the problem, during the data processing of CAT scanning, porosity heterogeneity of porous media and volume changes on mixing are considered to improve the accuracy of concentration profiles dramatically. Subsequently, the diffusivity of hydrocarbon solvent in heavy-oil saturated sands is determined based on an updated mathematical model, which considers porosity heterogeneity of porous media in the major diffusion direction and volume changes on mixing. Thus, the diffusivity as a function of concentration and porosity is evaluated precisely and the impact of porosity heterogeneity of porous media on diffusivity determination of hydrocarbon solvent in heavy-oil saturated sands is investigated.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».