Experimental Measurement and Thermodynamic Modeling of Vapor–Liquid Equilibrium Data of C<sub>1</sub>/Bitumen, CO<sub>2</sub>/Bitumen, C<sub>1</sub>/CO<sub>2</sub>/Bitumen, C<sub>1</sub>/Diluent/Bitumen, and C<sub>1</sub>/CO<sub>2</sub>/Diluent/Bitumen Systems
Notice bibliographique
Résumé
Solvent-assisted heavy oil recovery methods have gained significance in recent years. The injected solvents can be of hydrocarbon and non-hydrocarbon chemicals or a mixture of both. The addition of a diluent, as a mixture of light and intermediate hydrocarbons, to bitumen has a significant effect on reducing the viscosity and density of bitumen. In this work, the experimental measurements and thermodynamic modeling of thermophysical properties of C 1 /bitumen, CO 2 /bitumen, C 1 /CO 2 /bitumen, C 1 /diluent/bitumen, and C 1 /CO 2 /diluent/bitumen systems are performed. The measured data includes liquid viscosity, liquid density, and mole fraction of components in vapor and liquid phases. Experimental data show that the addition of CO 2 into the injected gas mixture results in bitumen viscosity reduction, especially at lower temperatures. A diluent has a significant effect on the viscosity and density of the liquid mixtures in all cases. The results showed that the component K -values are nearly independent of the solvent composition. The consistency of K -values of the intermediate components was examined by the Hoffmann and Wilson plots. The obtained linear trends revealed that the K -values of the intermediate components are only a function of temperature and pressure. The thermodynamic modeling of phase equilibria is performed using the cubic plus association equation of state. The unknown parameters of the model, including binary interaction parameters and critical properties of C 6+ in the diluent, are tuned versus experimental liquid density and solvent solubility (i.e., the mole fraction of solvent in the bitumen-rich phase). The developed model is able to predict the liquid density, C 1 solubility, and CO 2 solubility with an absolute average relative deviation of 0.28, 11.41, and 12.22%, respectively.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».