Experimental Investigation and Modeling of Asphaltene Precipitation Due to Gas Injection
سال انتشار: 1391
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 38
فایل این مقاله در 10 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJCCE-31-1_013
تاریخ نمایه سازی: 17 خرداد 1404
چکیده مقاله:
Asphaltene instability is one of the major problems in gas injection projects throughout the world. Numerous models have been developed to predict asphaltene precipitation; The scaling equation is an attractive tool because of its simplicity and not involving complex properties of asphaltene. In this work, a new scaling model is presented to account for asphaltene precipitation due to gas injection at reservoir conditions. Extensive published data from literature have been used in model preparation. To check predictive capability of the equation, miscible gas injection experiments are conducted for a southwest Iranian oil reservoir. Experimental results show that methane injection has significant effect on asphaltene precipitation and direct effect of temperature is less severe than other parameters. In addition to the accuracy and simplicity, the proposed equation provides universal parameters which make this approach novel for evaluation of future gas injection projects when simple PVT data are available.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Siyamak Moradi
Faculty of Chemical and Petroleum Engineering, Sharif University of Technology, Tehran, I.R. IRAN
Davood Rashtchian
Faculty of Chemical and Petroleum Engineering, Sharif University of Technology, Tehran, I.R. IRAN
Mostafa Ganjeh Ghazvini
Research and Technology Directorate, National Iranian Oil Company (NIOC), Tehran, I.R. IRAN
Mohammad Ali Emadi
Research and Technology Directorate, National Iranian Oil Company (NIOC), Tehran, I.R. IRAN
Bahram Dabir
Faculty of Chemical Engineering, Amirkabir University of Technology, Tehran, I.R. IRAN
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :