MEASUREMENT AND PREDICTION OF ASPHALTENE PRECIPITATION
محل انتشار: دهمین کنگره ملی مهندسی شیمی ایران
سال انتشار: 1384
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,730
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:
NICEC10_365
تاریخ نمایه سازی: 6 بهمن 1385
چکیده مقاله:
Recently developed experimental techniques permit reliable quantitative measurement of asphaltene precipitation direct from live crudes. An extensive database of such data has now been assembled. Using these data, a new model has been developed which can reproduce not only the asphaltene precipitation envelopes but also the amount precipitated at given conditions of temperature and pressure. It also gives reasonable
predictions for the effect of gas removal and gas injection. Details of the experimental methods are described, which can be applied to all types of fluid under almost any experimental conditions together with the characterization methods. The model is based on a cubic equation of state with additional terms to describe the association of asphaltene molecules and their solvation by resins. The physically based model is able to
represent a wide range of data with minimal adjustable parameters. The ideal input is a compositional analysis of the oil, SARA characterisation and a limited amount of asphaltene precipitation measurements. If extensive precipitation data are available the model can be tuned to match them accurately. However, if data are not available the model can be run in predictive mode. The new model is a validated practical engineering
model which can be used to devise production strategies that will minimise the risk of asphaltene deposition. Coupled with a multi-phase equilibrium solver it can simultaneously predict the fluid phase behavior and the asphaltene precipitation.
نویسندگان
Samaneh Soroush
Tarbiat Modares University
Mohsen Vafaie Sefti
Tarbiat Modares University
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 :