Investigation of the performance of low-dosage hydrate inhibitors combined with wax inhibitors for a mixed CH<sub>4</sub>-CO<sub>2</sub> gas hydrate formation
Notice bibliographique
Résumé
Within the oil and gas industry, low-dosage hydrate inhibitors (LDHIs) are a proven technology to control hydrates. Besides hydrate inhibitors, wax inhibitors (WIs) are frequently injected to prevent wax buildup in the crude oil pipeline. However, little attention has been focused on the effect of wax inhibitors on the performance of LDHIs. In this study, performance tests of 3 LDHIs in the presence of wax inhibitors were carried out for a 67% CH4/33% CO2 gas hydrate formation. Using the isothermal cooling method at pressures of 9 MPa and temperatures of 4 °C (subcooling is 9 °C), the results showed that the induction time of CH4-CO2 gas hydrate formation with LDHI/WI was shorter than the system with only LDHI. During the growth period, when the concentration of the WIs was 1 mass%, the growth time of the system with LDHI/WI was prolonged. Taking the induction time and the growth time into consideration, it was found that WIs had a more negative impact on the kinetic hydrate inhibitor performance at low dosage. The effect of WIs at high concentration could be negligible.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».