Prediction of phase behaviour of gas-containing systems with cubic equations of state

Moysan, Joseph; Paradowski, H.; Vidal, J.

doi:10.1016/0009-2509(86)87123-8

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“…The binary interaction parameter (BIP) matrix is listed in Table 3 and describes the interactions among the components in the system. BIPs between hydrocarbons are set at 0 according to [61,69]. Moreover, only the parameters of oil sample A are given in Tables 2 and 3; the parameters of the other oil samples are presented in the Appendix A.…”

Section: Characterization Of the Oil Samplesmentioning

confidence: 99%

The Effect of Oil Properties on the Supercritical CO2 Diffusion Coefficient under Tight Reservoir Conditions

Zhang

Qiao

et al. 2018

Energies

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In this paper, a generalized methodology has been developed to determine the diffusion coefficient of supercritical CO 2 in cores that are saturated with different oil samples, under reservoir conditions. In theory, a mathematical model that combines Fick's diffusion equation and the Peng-Robinson equation of state has been established to describe the mass transfer process. In experiments, the pressure decay method has been employed, and the CO 2 diffusion coefficient can be determined once the experimental data match the computational result of the theoretical model. Six oil samples with different compositions (oil samples A to F) are introduced in this study, and the results show that the supercritical CO 2 diffusion coefficient decreases gradually from oil samples A to F. The changing properties of oil can account for the decrease in the CO 2 diffusion coefficient in two aspects. First, the increasing viscosity of oil slows down the speed of the mass transfer process. Second, the increase in the proportion of heavy components in oil enlarges the mass transfer resistance. According to the results of this work, a lower viscosity and lighter components of oil can facilitate the mass transfer process.Energies 2018, 11, 1495 2 of 20 methods for the quantitative determination of the gas (N 2 , CO 2 , CH 4 [28], C 2 H 6 , C 3 H 8 , or a mixture gas) diffusion coefficient in crude oil. These methods include the pressure decay method, X-ray computer-assisted tomography (CAT) method, magnetic resonance imaging (MRI) method [29,30], dynamic drop volume analysis (DPDVA), and pore-scale network modeling method. All of these methods have advantages and flaws:Direct testing method. Hill and Lacey [31] tested the diffusion coefficient of CH 4 in isopentane with a constant pressure method in a Pressure-Volume-Temperature (PVT) system. Sigmund [32] also used this method to study the binary dense gas diffusion coefficients under reservoir conditions. Islas-Juarez et al. [33] set up an experimental device to determine the effective diffusion coefficient of N 2 in a sandpack model. They devised a special setting to sample crude oil that was dissolved with N 2 in their porous model. The samples were then analyzed by gas chromatograph, and the gas concentration in the oil phase was determined. The corresponding diffusion coefficient was determined by matching the mathematical diffusion model with the experimentally measured concentration curve. The main shortcomings of the direct testing method for the solvent diffusion coefficient are that it is both time and labor consuming, which results in an expensive process.Pressure decay method. Riazi [34] proposed a technique known as the pressure decay method based on the fact that the pressure of the gas phase in a closed diffusion cell decreases with the migration of the gas phase into the liquid phase. One of the remarkable features of this method is that it does not require costly component measurements. In the following two decades, many scholars adopted this method to test the diffus...

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Section: Characterization Of the Oil Samplesmentioning

confidence: 99%

The Effect of Oil Properties on the Supercritical CO2 Diffusion Coefficient under Tight Reservoir Conditions

Zhang

Qiao

et al. 2018

Energies

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“…There are literature references to several attempts for the prediction of interaction parameters of H 2 S/hydrocarbon mixtures: - Moysan et al (1986) presented the first generalized expression for k ij as a function of the acentric factor. They propose a linear function for paraffins and naphthenes and a second-order polynomial for aromatics.…”

Section: Interaction Parameters Of H S/hydrocarbon Binary Systemsmentioning

confidence: 99%

Prediction of Phase Equilibria and Volumetric Behavior of Fluids with High Concentration of Hydrogen Sulfide

Stamataki

Magoulas

2000

Oil & Gas Science and Technology - Rev. IFP

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“…As has been shown by Moysan et al (1986), the use of a cubic eos induces the need for a large BIP value, that is moreover a function of temperature. Nevertheless, this approach provides a better prediction than the more often used method of Grayson & Streed (1963).…”

Section: For Phase Equilibrium Problemsmentioning

confidence: 99%

Thermodynamic Modelling of Petroleum Fluids

Hemptinne

Béhar

2006

Oil & Gas Science and Technology - Rev. IFP

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Résumé -Modélisation thermodynamique des fluides pétroliers -Les développements récents et les défis nouveaux de la thermodynamique pétrolière sont présentés dans les articles de ce numéro spécial de «Oil and Gas Science and Technology» (OGST). Un des objectifs, commun à ces travaux de recherche, est la mise à disposition d'outils de calcul qui doivent permettre à des simulateurs des métiers pétroliers d'avoir accès à des propriétés thermodynamiques et thermophysiques fiables. Le présent article propose, en guise d'introduction, de mettre ces développements dans une perspective plus large, en suggérant un cadre dans lequel l'ingénieur métier pourra trouver un guide pour la sélec-tion de la ou des méthodes les plus adaptées à son problème. L'analyse est basée sur l'observation que deux éléments essentiels doivent être réunis pour une bonne modélisation des propriétés physiques des fluides naturels complexes (pétroles bruts et gaz à condensat) : un modèle (équation d'état et règles de mélange) qui représente au mieux la réalité physique et une description compositionnelle adaptée. Un modèle est défini comme un ensemble d'équations mathématiques décrivant les relations qui peuvent exister entre différentes propriétés. Certains sont empiriques, d'autres sont construits sur des concepts physiques, avec plus ou moins d'approximations. Tous contiennent des paramètres qui devront être déterminés et validés à l'aide de données expérimentales. Si la précision des résultats est importante, il est essentiel d'utiliser une sélection de données fiables. Au contraire, si on recherche plutôt un modèle prédictif (peu ou pas de données sont disponibles), on préférera utiliser un modèle dont la conception physique est solide. La composition moléculaire des fluides pétroliers est souvent inconnue ; et même si elle était connue, elle contiendrait tant d'isomères qu'une description détaillée serait ingérable dans un simulateur à « vocation métier ». De nombreuses méthodes ont été développées pour contourner ce problème. Les méthodes habituelles sont de type corrélatif, mais nous pensons qu'elles ont atteint leurs limites. De nouvelles méthodes, dont la simulation moléculaire, sont sans doute plus prometteuses. En conclusion, nous estimons qu'une compréhension plus approfondie des phénomènes physiques par le biais des outils expérimentaux est essentielle, afin de permettre ensuite le développement de modèles plus fondamentaux, ayant de meilleures performances en pouvoir prédictif et en terme de précision. Tels sont les défis que la thermodynamique moderne doit relever. Les articles publiés dans ce recueil en illustrent quelques exemples. Abstract -Thermodynamic Modelling of Petroleum Fluids -The recent developments and challenges of petroleum thermodynamics are presented in the various papers of this special issue of Oil and Gas Science and Technology (OGST). A common objective of these investigations is the develop

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Prediction of phase behaviour of gas-containing systems with cubic equations of state

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The Effect of Oil Properties on the Supercritical CO2 Diffusion Coefficient under Tight Reservoir Conditions

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