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Enregistrement W4413865421 · doi:10.2118/228353-ms

Hydrogen at the Source: Unlocking Clean Energy from Bitumen with Advanced Thermal Recovery

2025· article· en· W4413865421 sur OpenAlexaboutno aff
Adem Demir, Z. W. Albabawat, M. Hajiyev, L. Karabayanova, Hang Ye, Berna Hasçakir

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClean energyHydrogenAsphaltEnvironmental scienceHydrogen fuelEnergy sourceEnergy (signal processing)Computer scienceWaste managementProcess engineeringMaterials scienceNuclear engineeringChemistryEngineeringFossil fuelEnvironmental engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study investigates the feasibility of generating hydrogen directly from various crude oil types—ranging from light and waxy oils to bitumen—using both microwave-assisted combustion and conventional combustion methods. The objective is to evaluate the efficiency of each approach and assess the potential to convert diverse petroleum resources into hydrogen while enabling in situ retention of carbon-rich byproducts (e.g., CO2, CH4), offering a novel low-emission pathway for energy transition. Laboratory-scale pseudo-reservoirs were prepared by mixing crude oil and brine (50:50 pore volume) with Ottawa sand and packing the blends into core holders. The tested oils varied widely in physical properties, with API gravities from 4.5 to 52 and viscosities between 4 cP and 178,500 cP. Thermal stimulation was applied using either microwave assisted or conventional combustion with continuous air injection, and real-time temperature profiles were recorded. Gas samples were collected and analyzed using gas chromatography (GC), with a focus on hydrogen, carbon dioxide, carbon monoxide, methane, and other gaseous products. Results from five experiments showed that hydrogen production occurs only when oxygen is present and is highly influenced by heating rate and oil composition. Microwave-assisted combustion consistently achieved earlier gas evolution and produced higher hydrogen yields, particularly from heavier oils such as bitumen. Fourier Transform InfraRed (FTIR), dielectric property, and Thermogravimetric Analyzer and Differential Scanning Calorimetry (TGA/DSC) analyses confirmed that both molecular structure and the presence of polar compounds and clay minerals enhance microwave absorption. These findings demonstrate that microwave-assisted combustion offers a promising approach for subsurface hydrogen generation, enabling selective gas production while retaining unwanted byproducts underground, contributing to cleaner energy recovery strategies.

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 seuil0,004

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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