Determination of kinetic parameters from rtotests for an in situ combustionprocess
Bibliographic record
Abstract
El objetivo de este trabajo era determinar los parámetros cinéticos a partir de los resultados experimentales de unaprueba RTO(RampedTemperatureOxidation) con el fin de estudiar la aplicación de un proceso de combustión in situ en un campo colombiano. Para lograr este objetivo se formuló un algoritmo en base a un reactor semicontínuo en el cual las propiedades de la mezcla reaccionante no varían con la longitud del reactor sino con el tiempo. El algoritmo comprende dos partes principales: la primera consiste en resolver simultáneamente los balances de masa y energía para obtener las concentraciones de salida de cada componentey la temperatura en cada tiempo; la segunda parte, usandouna función objetivo, se encarga de comparar las concentraciones de salida y la temperatura calculadas, con los datos experimentales e ir variando los parámetros cinéticos hasta que la diferencia entre los valoressea mínima y de esta forma establecer los parámetros cinéticos que representen adecuadamente el comportamiento del crudo. Para implementar el algoritmo, se desarrolló una herramienta computacional que fue validada con los resultados de una prueba RTO realizada en la Universidad de Calgary (Canadá)a un crudo colombiano. Se ejecutó ésta herramienta utilizando las propiedades termodinámicas de un crudo de gravedad API similar.El modelo propuesto no representa adecuadamente los datos experimentales de las pruebas RTO.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".