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Enregistrement W1985200536 · doi:10.4043/21604-ms

Evaluation of Kinetic Hydrate Inhibitor Performance by High-Pressure Differential Scanning Calorimetry

2011· article· en· W1985200536 sur OpenAlexaff
Kevin Patrick Mcnamee

Notice bibliographique

RevueOffshore Technology Conference · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensNalco (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDifferential scanning calorimetryHydrateNucleationAutoclaveMaterials scienceDispersityReplicateComputer scienceProcess engineeringThermodynamicsChemistryMathematicsStatisticsEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rocking-cell, autoclave, and flow-loop testing are traditionally used for evaluating KHI performance. These testing methods commonly require large quantities of chemicals, can be time consuming, and require a large number of replicate runs to statistically evaluate KHI performance. It is highly desired to develop a test method for screening KHIs in a quicker manner than traditional methods. This paper discusses a new potential method for evaluating KHI performance, which utilizes a high-pressure differential scanning calorimeter to study the nucleation of hydrates in a stable water-in-oil test matrix. Although the limits of the DSC method do not allow testing under exact field conditions, nor under shear conditions, it could be used to facilitate quicker initial screening of KHIs during product development, and determine compatibility trends with other production chemicals/fluids. Since hydrate formation is a stochastic event a large number of traditional experiments are required to account for the dispersion of nucleation times. To provide a higher statistical output a stable water-in-oil test matrix was used in DSC testing. A low water-cut was used to generate a stable emulsion with a monomodal water droplet size of <10 µm. The low water-cut and small monodisperse droplet size inhibits inter-droplet interactions. Additionally, the small monomodal droplet size combined with the limited inter-droplet interactions, promotes a uniform probability and largely independent formation of each droplet to hydrate. Providing a high statistical output for each test, as each droplet nucleation can be compared to a single rocking-cell or autoclave experiment. The overall time frame for obtaining KHI performance trends is thus drastically reduced from traditional test methods. The HP-DSC method has been evaluated in parallel studies performed by Nalco and CSM to examine hydrate nucleation trends with uninhibited and KHI inhibited fluids. The data from a select number of KHI inhibited experiments will be shown to illustrate the ability to discern between an uninhibited and inhibited system. The paper will also compare the similarity in performance trends in HP-DSC and traditional hydrate testing methods performed by Nalco. Introduction Chemical inhibition with kinetic hydrate inhibitor (KHI) is a common practice for management of natural gas hydrates during production of petroleum fluids. KHIs work to inhibit hydrate formation by delaying the nucleation and crystal growth phases of hydrate formation. Traditional laboratory test methods for evaluating KHI performance are conducted in high-pressure autoclaves, rocking-cells, and flow loops. These traditional test methods for KHI evaluation require a large number of runs and relatively long test times, to achieve statistically viable data. This is a direct result of the inherent dispersion in hold-times caused by the stochastic nature of hydrate formation. Where hold-time is the time hydrate formation occurs once inside the thermodynamically favorable hydrate formation region. During KHI development the longer test times and high number of replicate runs required result in an extended duration for identifying and developing improvements in KHI technologies. Therefore, it is desirable to develop a rapid method for screening KHI performance. Using a high-pressure differential scanning calorimeter (HP-DSC) new methods for studying hydrate nucleation and KHI performance were explored in collaboration with the Center for Hydrate Research at Colorado School of Mines (CSM).

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,201 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations12
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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