Comparative Evaluation of <i>a</i> Functions for the Soave-Redlich-Kwong Equation of State and the Peng-Robinson Equation of State to Predict Saturation Pressures for Gas(es)-Heavy Oil/Bitumen-Water Systems
Notice bibliographique
Résumé
Summary To accurately predict saturation pressures for gas(es)-heavy oil/bitumen-water systems, several α functions have been selected and evaluated at a reduced temperature (Tr) of 0.70 and 0.60 for the Soave-Redlich-Kwong equation of state (EOS) and Peng-Robinson (PR) EOS, respectively. More specifically, 164 data points of measured saturation pressures of gas(es)-heavy oil/bitumen-water systems are collected from the public domain, while all α functions developed for heavy oil-associated mixtures and water have been reviewed and selected. At Tr = 0.70, the former, including three existing α functions, as well as two newly developed α functions at Tr = 0.70 together with three new α functions at Tr = 0.60, and the latter, including two alpha functions, are used to evaluate saturation pressures for various gas(es)-heavy oil/bitumen-water systems under various conditions. The absolute average relative deviation (AARD) between the measured saturation pressures and their predicted ones is found to decrease with either an increase in the pseudocomponent (PC) number or redefining the acentric factor (ω) at Tr = 0.60 other than the conventional one at Tr = 0.70. In addition to validating our coded program, the CMG WinProp module, together with its default binary interaction parameters (BIPs) is used to, respectively, quantify saturation pressures of the aforementioned systems with an overall AARD of 27.34 and 28.39% for the PR EOS and SRK EOS. The recommended α function newly developed at Tr = 0.60 by Chen and Yang (2017) predicts saturation pressures more accurately with an overall AARD of 3.88 and 1.64% by, respectively, treating the heavy oil as one PC and six PCs.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».