Preparation and performance evaluation of stable foamy heavy oil


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Cold production and transportation of heavy oil is currently a hotspot issue in petroleum industry. In this study, an idea that heavy oil is transported in the form of foamy oil at room temperature was proposed. The effect of foaming agent type and concentration, foam stabilizer type and concentration, oil-water volume ratio and temperature on the foamy oil performance was explored by using Waring Blender method. A kind of stable foamy heavy oil was prepared and its property was evaluated from the quality, macro and micro, and rheology perspectives. The results indicate that the stable foamy oil can be prepared with 2.0 g/L Sodium benzenesulfonat and 1.5 g/L Dodecanol and oil-water volume ratio of 1: 1 at 20°C and 0.1 MPa. The stable foamy oil with a quality of about 70% is in the Mitchell quality range of a foaming fluid. The bubble diameter is normally distributed and the bubbles with a diameter of about 180μm are the most. In the testing range from 20 to 30°C, the foamy oil demonstrates pseudo-plastic behavior, and all the apparent viscosities at 100 1/s are less than 150 mPa s, and the viscosity reduction rates are more than 99.5%.

Об авторах

Jie Sun

School of Oil and Natural Gas Engineering

Автор, ответственный за переписку.
Email: sunj101@163.com
Китай, Chengdu, 610500

Jiaqiang Jing

School of Oil and Natural Gas Engineering; Oil and Gas Fire Protection Key Laboratory of Sichuan Province

Автор, ответственный за переписку.
Email: jjq@swpu.edu.cn
Китай, Chengdu, 610500; Chengdu, 611731

Peiyu Jing

School of Oil and Natural Gas Engineering

Email: jjq@swpu.edu.cn
Китай, Chengdu, 610500

Ye Li

Chongqing Fengdu Gas Co., Ltd.

Email: jjq@swpu.edu.cn
Китай, Chongqing, 408200

Xiaoshuang Chen

School of Oil and Natural Gas Engineering

Email: jjq@swpu.edu.cn
Китай, Chengdu, 610500

Haili Hu

School of Oil and Natural Gas Engineering

Email: jjq@swpu.edu.cn
Китай, Chengdu, 610500

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Ltd., 2017

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».