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Enregistrement W4411225337 · doi:10.1016/j.fluid.2025.114498

Experimental and theoretical quantification of phase behaviour for solvents/water/heavy oil systems with the PC-SAFT equation of state

2025· article· en· W4411225337 sur OpenAlexafffund
Yunlong Li, Lu Yang, Desheng Huang, Xiaomeng Dong, Daoyong Yang

Notice bibliographique

RevueFluid Phase Equilibria · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhase Equilibria and Thermodynamics
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésChemistryEquation of statePhase (matter)ThermodynamicsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• Phase behaviour and physical properties of solvents/heavy oil/water systems are quantified. • PC-SAFT EOS, ASP fractions, SCN-type method, and temperature-independent BIPs are integrated to reproduce the measured data. • The predicted two/three-phase boundaries exhibit an overall RMSRE of 2.50%. • Water is found to reduce phase boundaries of N 2 and CO 2 -heavy oil systems but increases them for the DME-heavy oil system. • SF of pure DME is higher than that of pure CO 2 and introducing CO 2 into DME reduces the SF. In this work, a new framework has been proposed to quantify phase behaviour of solvents-water-heavy oil systems based on the perturbed-chain statistical associating fluid theory equation of state (PC-SAFT EOS) and then compared it with the cubic EOSs (e.g., PR EOS). Experimentally, constant composition expansion (CCE) tests were meticulously conducted to measure saturation pressure ( P s a t ), phase volume, and phase compositions for CO 2 /heavy oil, N 2 /heavy oil, and dimethyl ether (DME)/heavy oil systems with and without water at pressures up to 20 MPa and temperatures up to 433.2 K. Theoretically, a PC-SAFT EOS framework incorporated temperature-independent binary interaction parameters (BIPs) is employed to reproduce the measured P s a t and other physical properties of the aforementioned systems. Addition of water into each of the aforementioned systems is found to increase its P s a t compared to the systems without water. By characterizing heavy oil as four pseudocomponents, density of the aforementioned systems can be accurately predicted with the root-mean-squared relative error (RMSRE) of 1.84%. Then, the BIPs for each binary pair of the aforementioned systems are obtained by minimizing the deviation between the experimentally measured P s a t and the corresponding calculated values. Compared with the modified PR EOS, the proposed framework shows its superior performance with an RMSRE of 2.93% for the predicted P s a t of the aforementioned systems.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,455
Score d'incertitude au seuil0,574

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,267 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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