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Enregistrement W1977610796 · doi:10.4043/24091-ms

Development Options for North American LNG Export:The Merits of Inshore Deployed FLNG for Liquefaction of Onshore Shale Gas and Examination of Principal Technology Drivers

2013· article· en· W1977610796 sur OpenAlexaboutno aff
Joe Thottungal Verghese, Nancy Ballout

Notice bibliographique

RevueOffshore Technology Conference · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueOil, Gas, and Environmental Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLiquefied natural gasContext (archaeology)LiquefactionHydrothermal liquefactionSubmarine pipelinePipeline transportFossil fuelEnvironmental scienceEngineeringNatural gasWaste managementEnvironmental engineeringBiofuelGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The advent of shale gas onshore United States and Canada, the resulting overhang of gas supplies and downward pressure on gas prices have led Operators both upstream and midstream to consider the possibilities of LNG liquefaction plants for the export of LNG from coastal locations to international markets. Several proposals for onshore liquefaction submitted to DoE and FERC, e.g. by Cheniere Energy relate to the conversion of existing under-utilized LNG regasification sites. The development of LNG liquefaction at any greenfield onshore site is, however, anticipated to come under rigorous ‘permitting’ scrutiny. From this standpoint, LNG FPSO provides an attractive development option for the monetization and export of shale gas, a growing feature of interstate and intrastate pipeline networks. The paper assesses the technology implications of migrating LNG FPSO concepts hitherto developed internationally to this inshore service. The LNG FPSO topsides processing, including feed pre-treatment and liquefaction systems are evaluated for the processing of feed gas sourced from either pipeline grids or from onshore gas plants with partial or full stripping of NGLs. The technology options for LNG storage, product offloading, and hull forms are also assessed for simplification that results from inshore deployment. The authors draw on insights from a recent FEED execution for a floating liquefaction unit destined for an inshore Asia Pacific location, and other FLNG studies to analyze the merits of inshore deployments in the North American context. While schedule and project cost are conjecturally viewed as potential benefits, the paper addresses the following:Does feed gas partially or fully conditioned onshore, materially alter the processing required on the FPSO, e.g. in acid gas removal, dehydration, and NGL extraction?What are the implications for choice of LNG liquefaction cycles, train capacity, and for refrigeration compression power, as a result of processing conditioned gas?Do atshore/inshore deployments widen the choice of technology options for LNG containment and for LNG offloading?What are the potential hull forms that may be considered candidates for these applications? The paper critically assesses the above issues and choices in formulating a technology roadmap for LNG FPSO developments for North American onshore gas. Market Context The energy markets are witness to a remarkable evolution in gas developments, driven by a number of factors including the relative abundance of this energy resource, its global availability, its flexibility in use and its low carbon number. According to the international Energy Agency (IEA), gas will increase its share of the global energy mix from 21% in 2009 to to reach 25% by 2035. Underpinning this acceleration in gas use is the increasingly traded position of LNG. In 2012 traded volumes exceeded 240 million t/y, which is a fivefold increase over the 1990 level of just 53 million t/y(1). The industry and the trades have been truly global, with LNG liquefaction and regasification plants widely distributed, and cargoes routinely transacted between Atlantic, mid Asian and Pacific regions. The character of the market has also seen structural changes where short term trades (i.e.with contract durations of 4 years or less) have grown from 4% in 1990 to 25% today, further stimulating the growth of this market.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,641
Score d'incertitude au seuil0,677

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,217 · 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'étudeAutre devis
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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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