Hibernia Q Block - Waterflooding to Increase Field Liquid Recovery with the Presence of a Gas Cap
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The problem cased by wax deposition during production and transportation of waxy oil has been receiving an increasing attention from the industry, especially with the off-shore projects expansion recently. Due to the high cost of those projects, an accurate modelling on wax precipitation and deposition is imperatively required to facilitate the design, development, and operation of those projects. While the wax precipitation models depict the thermodynamic behaviour of waxy oil, the modelling of wax deposition in production facilities and pipelines focuses on how soon wax would accumulate. The wax deposition simulation appears to be a more challenging task due to the high complexity and limited measured data available in the open literature. In this work, a compositional simulator is introduced to simulate the wax deposition in a pipeline. This model is founded on a thermodynamics model from our previous work and equipped with major wax deposition mechanisms as well as tuning function. Through four case studies, the model, with its prediction and tuning capability, has demonstrated a practical tool in flow assurance simulation. The results also suggest that a promising methodology can be applied in flow assurance study when the simulator is tuned with measurements from the high pressure deposition cell.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».