The Analysis of Hydrates Frozen Blocking in Fire Flooding Exhaust Gas of Heavy Oil
Notice bibliographique
Résumé
The No. 56 desulfurization tower pipeline network of Dawn production plant in Liaohe Oilfield is fire flooding exhaust gas collecting pipe. Since put into production, because of the large amount of gas and liquid, fine pipelines and big quantities of bends, the frozen blocking often occurs in winter. The site only adds methanol inhibitors on the basis of production experience, although the frozen blocking phenomenon is eased, it also shows frozen blocking phenomenon in the well interchanges and ups and downs. Now aiming at the problem, based on the percentage of hydrate cross-sectional area, through the establishment of exhaust gas pipe network model and mathematical model, we analyzed how the various factors (temperature, pressure, ground temperature, throughput) influenced the frozen blocking of pipe networks, and the results showed that the cross-sectional area percentage of 37.6% is frozen blocking break points, and the input’s effect on the frozen blocking is the largest. The error in this mathematical model between the prediction of frozen blocking position and actual position is within the scope of the permit (5%). So it can guide the production work in the winter, to reduce the loss of oil field, and increase the economic benefit. Key words: Fire flooding exhaust; Frozen blocking; Mathematical model; Frozen blocking prediction
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».