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Enregistrement W4408266472 · doi:10.2118/223992-ms

Real-Time Monitoring of One-Dimensional Oil-In-Water Emulsion Composition Profiles Using Electromagnetic Frequency Sweeps

2025· article· en· W4408266472 sur OpenAlexaff
Ilia Kuznetcov, Apostolos Kantzas

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueSpectroscopy and Chemometric Analyses
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmulsionComposition (language)Environmental sciencePetroleum engineeringGeologyEngineeringChemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Accurate knowledge of the oil to water ratio in storage tanks is a crucial parameter in providing accurate water cut production data to downstream processing facilities. This information is especially important within the rag layers which are commonly comprised of a stable oil-in-water emulsion. Various methods have been used to obtain water cut and fluid level measurements that involve capacitance, conductance, acoustic and gamma ray measurements. The biggest shortcomings of most previously used methods lie in their price, accuracy and ecological concerns. To address these, a patented electromagnetic sensing method is used to monitor the composition profiles along the storage oil tanks. One-dimensional spatial profiles of the mineral oil-in-water emulsions sandwiched between water and oil were measured over time in the coaxial cell that represents an oil storage tank. The frequency-domain electromagnetic sweeps are transmitted and received from the top and bottom of the cell using coax cables and a vector network analyzer (VNA). The resulting signals are processed using the Inverse Chirp Z-transform (ICZT) algorithm to obtain the time-domain signals which are then normalized and converted to the spatial fluid composition profiles along the cell's length. Material balance is used to validate the accuracy of the measurements. One-dimensional spatial composition profiles of the mineral and crude oils were measured in real-time. A high-pass frequency filter was applied to attenuate the high frequency components of the frequency sweeps. The frequency range between 300 kHz to 500 MHz is found to be optimal in providing the best signal-to-noise ratio and the match with the material balance. The proposed method enabled monitoring of the spatial profiles of the rag layers as thick as 20 cm with the material balance errors below 1% of the total cell's volume. The novel one-dimensional fluid composition monitoring method is proposed and tested on the mineral oil-in-water emulsions to successfully recover fluid composition by volume and fluid levels at bench scale. This low-cost, environmentally considerate method has a potential to greatly benefit the oil field producers, operators and processing facility stakeholders by providing more accurate real-time spatial water cut spatial distributions of crude oil products stored in tanks.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,264 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2025
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Résumé présentoui

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