Study on A Method for Measuring the Viscosity Of High Water-Content Heavy Oil-Water Mixture
Notice bibliographique
Résumé
In Chinese heavy oil fields, the significant increase of water content in the produced fluids has made high water-content heavy oil-water mixture more common.In the measurement of viscosity of high water-content heavy oil-water mixture, the rotational viscometer method (RVM) cannot be applied, and the current stirring method has a problem that heavy oil is unable to be stirred uniformly at low speeds and deviates from actual operating conditions at high speeds.A stirring method with alternating high and low stirring speeds was designed in this study.The high-low speed stirring method (HLSSM) utilizes a short window period during high speeds when oil and water were coarsely dispersed to realize the viscosity measurement at low speeds.Comparison experiments indicate that the viscosity measured by this method reflects the shear-thinning behavior of non-Newtonian fluid, which is consistent with theoretical expectations.Furthermore, compared with the flow loop method (FLM), the average relative deviation for Oil A is 6.16%, with an average absolute deviation of 3.23 mPa•s, and for Oil B, the average relative deviation is 2.61%, with an average absolute deviation of 3.69 mPa•s, demonstrating that the testing accuracy meets the engineering requirement.This method not only shares the advantages of simple operation and continuous measurement with RVM but also overcome the issue of high cost associated with FLM.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».