MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1964963055 · doi:10.2118/08-01-26-tn

Prediction of Scales in Boilers for Thermal Recovery Projects

2008· article· en· W1964963055 sur OpenAlexafffundabout
H.F. Thimm, Krzysztof Kwaśniewski

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Petroleum Technology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCalcium Carbonate Crystallization and Inhibition
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesSuncor Energy Incorporated
Mots-clésBoiler feedwaterScalingBoiler (water heating)Petroleum engineeringEnvironmental scienceProcess engineeringWaste managementEngineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The production of silica in thermal petroleum recovery projects is a well-known phenomenon, and considerable efforts for its control are a common feature of facilities engineering in such projects. In solutions of high pH, such as boiler feedwater and blowdown, however, the silicates of iron, calcium, magnesium and sodium are of greater interest than the silica itself. Scaling by such silicates is usually predictable by means of computer programs that rely on free energy minimizations. Where instabilities for scaling are predicted in this way, often a large range of potential mineral deposits are identified as potential scale deposits. The reality is, however, that only one or two such minerals are ever found in the analysis of pigging solids. A simple method, that permits the prediction by non-chemists of both type and quantity of preferential scales, is derived and its use in SAGD water management and recycling schemes is illustrated. The effect of the presence of chelants in boiler feedwater may not prevent silicate scales, but merely shift the preferred scale. Sample recovery and handling, on the other hand, may cause a shift in scale preference under laboratory conditions, as opposed to facility conditions. Introduction The observation of scaling by metal silicates, rather than amorphous silica, is a phenomenon in SAGD operations that has been recognized relatively recently. A variety of alkaline earth silicates and mixed silicates have been observed(1,2) in various unit operations of SAGD plants, including boiler tubes, production headers and separation facilities. Analyses of fluid interactions in disposal wells also often predict formation damage due to precipitation of such silicates. The prediction or thermodynamic confirmation of the scales found analytically is usually accomplished by water chemistry software that is based on free energy minimization. The program used in this work is the well-known SOLMINEQ program developed by the Alberta Research Council. Silicate Scales in SAGD A number of scales have been observed by various authors in the past few years. Table 1 provides a summary of silicate scale type and references. The most commonly encountered scales appear to be Talc, a magnesium silicate and Tremolite, which is a more complex calcium magnesium silicate of the asbestos variety. From time to time, isomorphic substitutions are reported. Among them is Richterite, where one of the calcium atoms in Tremolite is replaced by sodium atoms. In general, it is found that the predictive programs, when run with a given analysis, tend to predict a range of metal silicates. Given that waters in SAGD operations are generally quite soft, only one or two of the scales predicted will be found in practice, however. The purpose of this paper is to provide a simple method of predicting which of the predicted scales will be the preferred one. The importance of this work is the prediction of scale quantity. The predictive programs are able to predict a scaling index, which is not necessarily related to quantity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,187 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2008
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Canadian Petroleum TechnologyMême sujetCalcium Carbonate Crystallization and InhibitionTravaux en français237 207