Molecular Composition of Middle Eastern Asphaltenes by Mass Spectrometry: Field <i>vs</i> Dead-Oil-Derived Deposits
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Asphaltenes are complex mixtures of natural compounds that have proven to be notoriously difficult to analyze using routine methods. Here, a mechanically isolated asphaltene field deposit from an oil well obtained using a gauge cutter and dead oil-derived asphaltene from the same well in an offshore Abu Dhabi oilfield were analyzed by Fourier Transform Ion Cyclotron Resonance Mass Spectrometry (FT-ICR MS). Atmospheric Pressure Photon Ionization (APPI), Laser Desorption Ionization (LDI), and Electrospray Ionization (ESI) were applied using a combination of positive (APPI, LDI, and ESI) and negative (ESI) ion modes, and the results were compared to bulk elemental ratios based on independent elemental analysis. Results indicate that the deposit was significantly enriched in sulfur relative to its dead-oil-derived counterpart. The latter was slightly enriched in nitrogenous species and also contained maltenes covering a wider compositional space than that of the field deposit. APPI resulted in marginally better agreement with bulk elemental analysis data for the field deposit and significantly better agreement for its dead-oil-derived counterpart. Whereas LDI generally preferentially ionizes organic nitrogen, the molar S/C ratio of the field deposit is better matched to the LDI-generated molar S/C ratio. We conclude that the optimal ionization method for mass spectrometric analysis is sample-dependent. Most importantly, we demonstrate that significant compositional differences exist between the dead-oil-derived sample and the deposit, raising concerns as to whether dead-oil-derived asphaltenes should be used in asphaltene-inhibitor evaluation studies.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».