Analytical study to determine the influence of the air injection rate on the temperature profiles and the combustion gases through the numerical simulation of a tube test
Bibliographic record
Abstract
La combustión in-situ es una técnica de recobro mejorado en crudo pesado, que se basa en la formación de un frente de combustión gracias a las reacciones químicas generadas por la mezcla entre el oxígeno y el hidrocarburo, producto de estas reacciones se obtienen mecanismos de desplazamiento térmicos, miscibles e inmiscibles. Diversos son los factores que afectan la formación y sostenimiento del frente de combustión, entre los principales se encuentra la tasa de inyección de aire, si esta es baja se incurre en la extinción del frente y si es alta se puede ver afectada la economía del proyecto. Para estudiar la influencia dela tasa de inyección de aire, se recurre a pruebas de laboratorio denominadas pruebas de tubo, donde a partir del análisis de los gases de combustión y los perfiles de temperatura, es posible obtener información, que contribuye con el entendimiento del proceso y con los estudios de factibilidad técnica para la posible aplicación en campo. En Colombia no se cuenta con este tipo de pruebas, pero si se cuenta con resultados de unas pruebas llevadas a cabo en los laboratorios de la universidad de Calgary en Canadá para una muestra de un yacimiento colombiano, suministradas por Ecopetrol-ICP. Por lo tanto se construyó un modelo numérico representativo de dicha prueba, se ajustaron los resultados con los obtenidos experimentalmente, y se llevó a cabo el estudio para evaluar la influencia de la tasa de inyección de aire sobre el proceso; por último se establecieron las posibles tasas optimas que generaron las más altas temperaturas y las mejores eficiencias de consumo de combustible con la menor cantidad de aire.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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".