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Enregistrement W4234577013 · doi:10.2118/2008-157

Partitioning of Bitumen-Solvent Systems into Multiple Liquid Phases

2008· article· en· W4234577013 sur OpenAlexaboutno aff
C. Jossy, T. Frauenfeld, V. Rajan

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAsphalt Pavement Performance Evaluation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAsphaltSolventComputer scienceProcess engineeringMaterials sciencePetroleum engineeringChemistryOrganic chemistryGeologyComposite materialEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Both gravity-based and cyclic processes for heavy oil/bitumen recovery may involve the use of hydrocarbon (nalkane) solvent at relatively high solvent/oil ratios. Previouswork at ARC has shown that at high solvent loadings, the oil/solvent mixture partitions into a solvent-rich oil phase and a heavy-ends-rich (mostly asphaltene) oil phase. The liquid phases have significantly different densities and viscosities. The partitioning phenomenon could have a significant impact on the performance of gravity based processes such as Vapex involving solvents where the low-viscosity liquid phase carries the bulk of the oil production, and the heavier liquid phase consisting of mostly asphaltene is essentially immobile. The solvent-rich phase will consist of the upgraded (de-asphalted) oil. Production of upgraded oil thus would not only enhance the production rate, but also have both economic and pipelining dvantages. Data on the physical properties (viscosity and density) and the composition of both the partitioned phases are needed to design and optimize solvent-based processes in reservoir engineering calculations. Phase partitioning experiments conducted at the Alberta Research Council Laboratories along with the experimental data are presented in this paper. Introduction Both gravity-based and cyclic processes for heavy oil recovery may involve the use of solvent which dissolves in heavy oil or bitumen at relatively high solvent/oil ratios. Earlier works at ARC, and recent work in the Thermal Gravity trategic area, have shown that at high loadings the oil/solvent mixture partitions into a solvent-rich oil phase and a heavyends- rich oil phase. The two liquid oleic phases have significantly different densities and viscosities. The phase partitioning may have significant impact on the performance of a solvent-based heavy oil recovery process. In particular, VAPEX and other gravity based processes involving solvents may have their performance enhanced if the low-viscosity phase carries the bulk of the oil production, and the heavy-ends-rich phase contains most of the asphaltene and is essentially immobile. Data on the physical properties (viscosity and density) and the composition of both liquid phases are needed to design and optimize solvent-based heavy oil recovery processes. Laboratory experiments were designed and performed on selected oil/solvent combinations used in other ARC experiments on both cyclic and gravity-based processes to extract data on multiple liquid phase formation. Numerical simulation of solvent based processes enhanced by liquid-liquid phase partitioning will require also measurements of the viscosity of both liquid phases, as well as data required to develop an asphaltene separation model pertinent to the systems under study. Paraffinic solvents have been used for many years to deasphalt heavy hydrocarbons1. Some of the early works in the area of solvent use for bitumen recovery have been in the area of supercritical extraction using light hydrocarbons2. Funk3 experimentally studied the dissolution of bitumen using excess amount of low-molecular-weight paraffinic solvent at ambient temperatures. The paraffinic solvents separate the bitumen into de-asphalted oil and an asphaltene fraction. Zhao4 conducted an experimental study of the solubility of propane (at 2.2 MPa and 40 °-180 °C) in the heavy oil from Burnt Lake, Alberta.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,210 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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