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Enregistrement W1968492254 · doi:10.2118/2005-159

Produced Fluids Separation Using A Coalescer Column

2005· article· en· W1968492254 sur OpenAlexafffundabout
G. Renouf, L. Kurucz, D.R. Soveran

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensSaskatchewan Research Council (Canada)
Organismes subventionnairesPetroleum Technology Research Centre
Mots-clésCitationColumn (typography)SettlingWater columnComputer scienceEnvironmental scienceLibrary scienceGeologyTelecommunicationsEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A coalescer column - a simple, inexpensive, and environmentally friendly technology - successfully removed water from produced heavy oil emulsions. The laboratory study tested the use of the column, and the effects of column length, column packing size, temperature, flow rate, demulsifier concentration, and water addition. The use of the column improved basic sediment and water (BS&W) values after 4 hours of settling time by an average of 38%. Flowing the emulsions through the column at lower temperatures and much lower demulsifier concentrations matched the results of conventional treating. The results indicated that incorporating a coalescer column into a treatment facility allowed the reduction of demulsifier concentration from 250 ppm to 70 ppm, translating to an annual cost savings of $320,000 to $1,100,000 per battery. The column also promoted faster treating. Water droplets grew by as much as 34%, suggesting that treating time could be sped up by an average of 21% and as high as 80%. Introduction Heavy oil producers have reported that chemical costs represent the highest fraction of their operating expenses. A small survey of battery operators showed that demulsifier concentrations at heavy oil batteries ranged from 200 to 333 ppm (1 L/5 m3 to 1 L/3 m3) in 2001. 1 These operators also reported that demulsifier doses were rising: within the last five years, the concentration of demulsifier used to treat a typical heavy oil has risen by 25 to 50% for many reasons. A battery in the heavy oil region can easily spend over $100,000 annually on demulsifying chemicals. The two treating batteries which supplied emulsion samples for this set of experiments were estimated to spend between $400,000 and $1,100,000 every year on such costs. Heating costs are also considerable: some heavy oil batteries heat their pressurized treating vessels to 130 °C. In addition to the cost of heating, producers are becoming increasingly aware of the importance of reducing greenhouse gas production. An alternate, inexpensive, and environmentally friendly technology to help separate oil and water would be highly desirable. One promising separation method is of the passive mechanical type: a coalescer column. Over the past 18 years, the Saskatchewan Research Council (SRC) and the University of Regina have applied this technique to break water-in-oil emulsions. 2–8 Whereas our previous work focused on resolving slop oils, this study applied the coalescer column to the treatment of wellhead emulsions. A literature survey on the subject of coalescers and resolving crude oil emulsions is deceptive. A number of researchers use the word coalescer, but apply it to plate separators or pipes with no packing. Our use of the term restricts it to a pipe filled with some sort of porous packing material which aids in the coalescence of dispersed droplets of an emulsion. In their review of the literature on coalescing media, Stocker et al. listed the many types of packing materials that have been tested. 9 These fall into the categories of fixed media, granular packing, and fiber packing.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,403
Score d'incertitude au seuil0,912

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2005
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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