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Enregistrement W1971949165 · doi:10.2118/0512-0076-jpt

Assessing the Magnitude and Consequences of Reservoir Souring

2012· article· en· W1971949165 sur OpenAlexaboutno aff
M. Schofield, Jim Stott

Notice bibliographique

RevueJournal of Petroleum Technology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueHydrogen embrittlement and corrosion behaviors in metals
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSour gasStress corrosion crackingCorrosionHydrogen sulfideEnvironmental sciencePetroleum engineeringCrackingPetroleumWaste managementPetroleum industryForensic engineeringNatural gasEngineeringGeologyEnvironmental engineeringChemistryMaterials scienceMetallurgySulfur

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reservoir souring Reservoir souring, defined as the unplanned increase in hydrogen sulfide (H2S) in produced fluids during field life, is a growing concern for the petroleum production industry. H2S is a poisonous, dense gas with serious safety implications; it can lead to sudden catastrophic failure of nonresistant metallic materials from sulfide stress corrosion cracking or hydrogen-induced cracking, and it can enhance pitting corrosion rates. But how does reservoir souring develop, and how can its consequences for materials be anticipated? Consideration also needs to be given to the currently available options for souring control and their shortcomings. Despite the significant advances that have been made over the past 30 years or so in the understanding of H2S- related materials degradation mechanisms, H2S still causes many failures every year. While it may be understandable that such failures continue to occur in operating environments where reservoir souring is a new phenomenon, failures are also occurring where the industry is mature. For example, recently in the UK, a carbon steel pipeline transporting sour hydrocarbons onshore failed by sulfide stress cracking (SSC) after 6 weeks of operation, necessitating replacement at a cost of GBP 100 million. Over 2000–01, sour gas pipelines failures, including those affected by both microbial and chemically induced corrosion, accounted for 35 (4%) of the 952 pipeline failures in Alberta, Canada. The challenge of dealing with H2S is likely to rise in importance as an increasing number of high-temperature, high-pressure (HTHP) reservoirs are exploited in the future. This will require more widespread use of corrosion resistant alloys (CRAs), increasing the costs of wells and downstream equipment. Therefore, we need more corrosion data on a range of alloys when there are fewer materials engineers (particularly metallurgists) coming into the industry and fewer corrosion testing facilities in steel companies, meaning that operating companies and even fabrication contractors are having to take on the task of generating materials susceptibility data. H2S Generation and Mobility Reservoir souring is the production of increased concentrations of H2S in well-stream fluids from production wells subject to water injection for secondary recovery. It is generally acknowledged to be caused by the activity of a specialized group of microorganisms, the sulfate-reducing bacteria (SRB). Low populations of SRB cells are ubiquitous in seawater and many other natural waters that are used for secondary recovery. Biogenic H2S originates solely from SRB activity in the water phase and subsequently partitions between water, liquid hydrocarbon, and gas, dependent on temperature, pressure, the pH of the aqueous phase, fluid phase ratios, and a number of other factors. However, the progress of reservoir souring is routinely measured and expressed in terms of H2S concentrations in the gas phase at separator conditions and the corresponding partial pressures of gaseous H2S.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,294 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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