A Method for Quantifying Low-Temperature Oxidation Coke Formation during In Situ Combustion of Heavy Oil
Notice bibliographique
Résumé
In situ combustion (ISC) is a widely used thermal recovery technique for heavy oil, in which coke plays a critical role in sustaining the combustion front. Notably, coke in ISC can be formed via two distinct pathways─low-temperature oxidation (LTO) and high-temperature thermal cracking (pyrolysis)─depending on the ignition mode (spontaneous vs artificial). The coke yield directly influences the stability and efficiency of the ISC process. This work introduces an innovative TGA/DTG-based method for rapidly estimating coke generation during the LTO of heavy oil. By comparing TGA/DTG curves obtained in oxidative (air) versus inert atmospheres, we can identify the portion of coke produced from LTO reactions (within the LTO–FD temperature range) separately from pyrolytic coke. Results indicate that TGA-based total coke yield estimates consistently underestimate those obtained from isothermal oxidation experiments by approximately 18–19%. To address this deviation, a “coke retention factor” ( R f ) is introduced to quantify the effective coke retention efficiency under dynamic TGA conditions. In this study, R f values of approximately 0.461–0.496 were observed, effectively compensating for the underestimation and demonstrating consistency across heavy oils with similar SARA compositions. Additionally, a comparative analysis based on three compositionally similar heavy oil samples preliminarily supports the broader applicability of the R f parameter. Furthermore, the conventional three-stage division and kinetic modeling strategies in TGA-based crude oil oxidation research were reevaluated. A comparative kinetic analysis using Coats–Redfern, KAS, and OFW methods revealed that the commonly adopted first-order reaction model may significantly underestimate activation energies in such multistage oxidation systems. Overall, the proposed approach significantly improves the experimental efficiency and overcomes the limitations of time-intensive autoclave tests by leveraging TGA data for rapid coke yield estimation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».