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Enregistrement W1981313727 · doi:10.2118/2004-292

Mechanistic Modelling of H2S Souring Treatments by Application of Nitrate or Nitrite

2004· article· en· W1981313727 sur OpenAlexaffabout
Dennis Coombe, Casey R. J. Hubert, G. Voordou

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIndustrial Gas Emission Control
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNitrateNitriteChemistryEnvironmental chemistryEnvironmental scienceComputer scienceBiochemical engineeringEngineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The activity of sulfate-reducing bacteria (SRB) in oil field brines causes numerous problems associated with reservoir souring. Biological solutions based on stimulating nitratereducing bacteria provide novel, inexpensive, and environmentally friendly alternatives to the use of biocides andcorrosion inhibitors. Experiments have been designed to understand and optimize mechanisms associated with this novel treatment and provide a sound technical basis for the application of this technology. Here, appropriate microbial growth and metabolite production kinetic models are employed in the STARS reservoir model to simulate laboratory continuous up-flow packed-bed bioreactor tests. Observed compositional changes along the length of the bioreactor are matched for various injected treatment scenarios. Sensitivity to factors affecting growth and production rates are examined. A stratified, dipping reservoir model with properties typical of North Sea conditions is then investigated as a field rototype. The complications introduced by multiphase flow effects and sweep to the basic process are indicated, and sensitivities to the amount of biodegradable carbon, assumed microbe growth/decay levels, and fractions of sessile/liquidphase bacteria on process evolution are illustrated. The simulations provide a dramatic demonstration of how this novel H2S souring treatment can be applied to field problem wells. Introduction Secondary oil recovery by water flooding (injection of water to maintain pressure and create reservoir sweep) is a common oil recovery technique practiced worldwide with a high percentage of success. Frequently associated with this technology is the problem of reservoir souring whereby H2S is generated following the mixing of sulfate-laden injection waters and in situ sulfate-reducing bacteria (SRB) [1]. In addition to the resulting contamination of produced oil, gas and water, corrosion of wellbores, pipelines, and processing equipment is a common consequence of souring. Because of the great economic consequences of souring, numerous control strategies have been attempted to alleviate this problem. Methods include eliminating sulfate from water prior to injection, using biocides to suppress microbial activity, stripping the H2S by caustic washing and chemical oxidation of H2S to elemental sulfur. More recently, biological approaches have been applied to control souring that involve the stimulation of various nitrate-reducing bacteria which results in souring control according to different mechanisms [2–13] that are described below in detail. Several numerical simulation models at the laboratory and field scale have been developed previously for bacterial enhanced oil recovery methods [14–17]. Numerical models for bacterial souring and treatment are less common, with the models of Ligtheim et al. [18] and Sunde et al. [19] being the best examples to date. All of these models, however, are limited in application and very process specific. In this work we will apply a commercial, fully-featured, thermal-compositional simulator STARS with microbial kinetics capabilities to nitrate- and nitritebased souring control for the first time. Models are based on extensive laboratory experiments performed at the University of Calgary [10–13]. Section II summarizes work that has contributed towards understanding souring mechanisms. Section III turns to a description of the numerical model used to match a particular set of these experiments.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,194 · 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'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

Citations21
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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