Prediction of Asphaltene Deposition Conditions: A Revisit of ASIST Methodology by Using Fully Immersed Quartz Crystal Sensor - Université de Pau et des Pays de l'Adour Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2018

Prediction of Asphaltene Deposition Conditions: A Revisit of ASIST Methodology by Using Fully Immersed Quartz Crystal Sensor

N. Passade-Boupat
  • Fonction : Auteur
J.-P. Gringas
  • Fonction : Auteur
T. Palermo
  • Fonction : Auteur
TOTAL S.A.
Jean-Luc Daridon
Laboratoire des Fluides Complexes et leurs Réservoirs
M. Saidoun
  • Fonction : Auteur
Laboratoire des Fluides Complexes et leurs Réservoirs

Domaines

Sciences de l'ingénieur [physics] Mécanique des fluides [physics.class-ph] Mécanique des matériaux [physics.class-ph] Science des matériaux [cond-mat.mtrl-sci] Génie mécanique [physics.class-ph] Mécanique des matériaux [physics.class-ph] Géophysique [physics.geo-ph]

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https://hal.science/hal-02116157

Soumis le : mardi 30 avril 2019-17:14:08

Dernière modification le : vendredi 24 mars 2023-14:53:10

Fichier non déposé

Dates et versions

hal-02116157 , version 1 (30-04-2019)

Identifiants

  • HAL Id : hal-02116157 , version 1

Citer

N. Passade-Boupat, J.-P. Gringas, T. Palermo, Jean-Luc Daridon, M. Saidoun. Prediction of Asphaltene Deposition Conditions: A Revisit of ASIST Methodology by Using Fully Immersed Quartz Crystal Sensor. The 19 th Petroleum Phase Behavior and FoulingJuly, 8th - 12th, 2018,Deer Valler, UT, USA, 2018, Deer Valler, United States. ⟨hal-02116157⟩

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