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Enregistrement W4376566233 · doi:10.2118/213018-ms

A Robust Four-Phase Equilibrium Calculation Algorithm for Hydrocarbon-Water Mixtures at Pressure and Enthalpy Specifications

2023· article· en· W4376566233 sur OpenAlexaff
Sirui Li, Huazhou Li

Notice bibliographique

RevueSPE Western Regional Meeting · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhase Equilibria and Thermodynamics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnthalpyIsobaric processAlgorithmComputer scienceIsothermal processLoop (graph theory)Process (computing)Phase (matter)Phase equilibriumThermodynamicsChemistryMathematicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A robust multiphase equilibrium calculation algorithm with pressure and enthalpy (PH) specifications, i.e., an isenthalpic algorithm, plays an important role in the compositional simulations of steam-based enhanced oil recovery (EOR) applications (such as steam and solvent co-injection process for heavy oil recovery). Up to now, there are few works documented in the literature focusing on four-phase isenthalpic algorithms. In this paper, we propose a four-phase isenthalpic algorithm with a nested approach. It contains an inner loop and an outer loop. In the inner loop, a well-designed isobaric/isothermal (PT) multiphase (up to four phases) equilibrium algorithm is employed to solve the phase fractions and compositions, while the Brent's method (1971) is applied in the outer loop to update the temperature by satisfying the energy conservation equation. We test the performance of the proposed algorithm using four case studies under different pressure-enthalpy conditions. Calculation results demonstrate that the proposed PH algorithm is always able to converge to the correct phase equilibria with only tens of PT algorithm calls.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,775
Score d'incertitude au seuil0,771

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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