Mo–Ni, Mo–Fe and Mo–Ni–W nanoparticles for down-hole upgrading
Notice bibliographique
Résumé
Patented in situ (in reservoir) upgrading technology (ISUT) converts a portion of the reservoir into a “catalytic reactor” by irreversibly attaching a low percentage of nanoparticles to the reservoir's sand/rock. The nanoparticles are prepared as a dispersion in hot vacuum residue and the hot dispersion is injected into the reservoir with low quantities of hydrogen. MoNi, MoFe and MoNiW nanoparticles suspended in bitumen were prepared, in similar way as in ISUT, and the suspensions treated in a batch reactor. Two different sulfiding agents (ammonium sulfide and thiocarbamide) were added during the preparation of the nanoparticles-bitumen suspension. Particle diameters obtained for the suspensions were determined by NTA. The particles were recovered after reaction and its surface composition determined by XPS . Reaction products were analyzed by high temperature simulated distillation, density, viscosity, sulfur and nitrogen content and stability (P-value). MoNi, MoFe and MoNiW with average sizes of 84, 101 and 93 nm, respectively, were produced. XPS characterization of the Mo–Ni–W particles before reaction showed that Mo and Ni are only partly sulfided, while W was present as WO 3 . The proportion of the metals in the sulfided state increases after reaction from 39 to 94, 35 to 77 and a 0 to 50 (atomic %) for Mo, Ni and W, respectively. In addition, VR conversions were similar by comparing the thermal and catalytic tests, indicating that VR cracking is mainly thermal. However, viscosity, MCR and S contents were lower, and API gravity was higher when a catalyst was used. Also, catalytic products proved more stable than products obtained from thermal reaction. The reaction carried out using dispersions where thiocarbamide was the sulfiding agent provided products with slightly betterer properties in spite of showing larger particle diameters.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».