Influence of Processing Conditions on the Properties of High Paraffin Oil and Sediment Composition

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

The influence of ultrasonic treatment, a polymer additive, and their combined effect on the structural and rheological properties of high paraffin, low-resin oil and the composition of separated sediments is studied. The oil was processed in the ultrasonic field (with the field intensity of 6 W/cm2, the frequency of 22 kHz, and the time of 1–10 min). The sedimentation process was carried out at an ambient temperature of 30°С and a coldfinger temperature of 5°С. A Brookfield DV-III ULTRA rotary viscometer was used to determine the viscosity-temperature parameters of the oil. Ultrasonic treatment for 1 min and a polymer additive (0.05 wt%) leads to a decrease in the viscosity by a factor of 5 and in pour point by 8°C. The introduction of the additive and the complex effect contribute to changes of the molecular weight distribution of n-alkanes in the sediments, viz. the second distribution maximum shifts to the region of higher molecular weight components and the concentration of n-alkanes ∑С17Н36–С33 Н68 increases.

全文:

受限制的访问

作者简介

G. Volkova

Institute of Petroleum Chemistry of Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences; National Research Tomsk State University

编辑信件的主要联系方式.
Email: galivvol@yandex.ru
俄罗斯联邦, Tomsk; Tomsk

D. Zubarev

Institute of Petroleum Chemistry of Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences

Email: zubarevdaniilandreevich@gmail.com
俄罗斯联邦, Tomsk

参考

  1. Chala G.T., Sulaiman S.A., Japper-Jaafar A. // J. Non-Newtonian Fluid Mech. 2018. V. 251. P. 69. https://doi.org/10.1016/j.jnnfm.2017.11.008
  2. Гаррис Н.А., Полетаева О.Ю., Бакиев Т.А. // Транспорт и хранение нефтепродуктов и углеводородного сырья. 2020. № 3. С. 64. https://doi.org/10.24411/0131-4270-2020-10311 [Transport and Storage of Oil Products and Hydrocarbons, 2020, no. 3, p. 64. https://doi.org/10.24411/0131-4270-2020-10311].
  3. Ansari F., Shinde S. B., Paso K. G., Sjöblom J., Kumar L. // Energy & Fuels. 2022. V. 36. P. 3372. https://doi.org/10.1021/acs.energyfuels.1c03747
  4. Литвинец И.В., Юдина Н.В., Лоскутова Ю.В., Прозорова И.В. // Нефтяное хозяйство. 2018. № 2. С. 85. https://doi.org/10.24887/0028-2448-2018-2-85-89 [Oil industry, 2018, no. 2, p. 85.]
  5. Afra S., Hisham A., Nasr-El-Din H., Socci D., Zheng Cui. // Fuel. 2018. V. 220. P. 481. https://doi.org/10.1016/j.fuel.2018.01.111
  6. Казанцев О.А., Волкова Г.И., Прозорова И.В., Литвинец И.В., Орехов Д.В., Самодурова С.И., Каморин Д.М., Мойкин А.А., Меджибовский А.С. // Нефтехимия. 2016. Т. № 1. С. 76. https://doi.org/10.7868/S0028242115040073 [Petroleum Chemistry, 2016, vol. 56, no. 1, p. 68. https://doi.org/10.1134/S0965544115060079]
  7. Wang Z., Fang R., Guo H. Advances in ultrasonic production units for enhanced oil recovery in China // Ultrason. Sonochem. 2020. V. 60. P. 104791. https://doi.org/10.1016/j.ultsonch.2019.104791
  8. Hofstatter H., Pavlov M.V., Mastobaev B.N. // SOCAR Proc. 2014. № 4. P. 35. https://doi.org/10.5510/OGP20140400219 [Научные труды НИПИ Нефтегаз ГНКАР. 2014. № 4. С. 35. https://doi.org/10.5510/OGP20140400219].
  9. Abramov V.O., Abramova A.V., Bayazitov V.M., Altunina L.K., Gerasin A.S., Pashin D.M., Mason Timothy J. // Ultrasonics Sonochemistry. 2015. V. 25. P. 76. https://doi.org/10.1016/j.ultsonch.2014.08.014
  10. Cui J., Zhang Z., Liu X., Liu L., Peng J. // Fuel. 2020. V. 263. 116638. https://doi.org/10.1016/j.fuel.2019.116638
  11. Абрютина Н.Н., Абушаева В.В., Арефьев О.А. Современные методы исследования нефтей: Справочно-методическое пособие. Под ред. А.И. Богомолова, М.Б. Темянко, Л. И. Хотынцевой. Л.: Недра, 1984. 431 с.
  12. Морозова А.В., Волкова Г.И. // Химия в интересах устойчивого развития. 2020. № 28. С. 508. https://doi.org/10.15372/CSD20202570 [Chemistry for Sustain able Development, 2020, vol. 28, p. 494].
  13. Методика идентификации органических соединений в смесевых композициях синтетического и природного происхождения методом хроматомасс-спектрометрии. СТП СШЖИ 1232-2009, 2009. 3 с.
  14. Anufriev R.V., Volkova G.I. // Key Engineering Materials, 2016. V. 670. P. 55. https://doi.org/10.4028/scientific.net/KEM.670.55
  15. Ануфриев Р.В., Волкова Г.И. // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. 2016. Т. 327. № 10. С. 50. [Bulletin of the Tomsk Polytechnic University. Geo Аssets Engineering, 2016, vol. 327, no. 10, p. 50].

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载
2. Fig. 1. Effect of RCD time on oil viscosity at 5°C

下载 (98KB)
索引源数据
3. Fig. 2. Effect of PP additive concentration on oil viscosity at different temperatures

下载 (80KB)
索引源数据
4. Fig. 3. Forward and reverse oil flow curves at 5°C

下载 (112KB)
索引源数据
5. Fig. 4. Molecular weight distribution of n-alkanes in oil sludge oils

下载 (80KB)
索引源数据

版权所有 © Russian Academy of Sciences, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».