Notice bibliographique
Résumé
Abstract Injection or co-injection of solvents has been proposed as an in-situ recovery mechanism for bitumen (Gupta et al., 2002). Solvent-based recovery schemes have several potential advantages over steam-based schemes such as SAGD. These benefits include lower GHG emissions and water requirements, lower capital intensity, and lower operating costs. Additionally, solvent-based recovery schemes have been proposed to improve the quality of produced bitumen (Jossy et al., 2008). The primary mechanism for in-situ upgrading during a solvent injection process is solvent de-asphalting. Solvent de-asphalting is a proven commercial process for processing and upgrading oil in surface facilities such as refineries and upgraders. Several laboratory studies have shown that solvent de-asphalting can also occur in situ, resulting in API improvement in the produced bitumen (AITF report, 2017 and 2018, Brons and Yu, 1995). In this work the economic benefits of upgrading bitumen in-situ will be studied. It will be shown that, at a given price environment, there exists an optimum level of upgrading (as measured by °API). Generally, too little upgrading reduces the value of bitumen due to blending and transportation costs, while too much upgrading reduces bitumen yield and ultimate recovery.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».