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Enregistrement W1987150730 · doi:10.4043/22660-ms

Analysis and Comparison of Paraffinic Field Deposits to Cold Finger Deposits on a Brazilian Campos Basin Crude Oil

2011· article· en· W1987150730 sur OpenAlexaff
Susan A. Garner, Priyanka Juyal, Crystal Hart, David C. Podgorski, Amy M. McKenna, Cláudio M. Ziglio, Ryan P. Rodgers, Stephan J. Allenson, Alan G. Marshall

Notice bibliographique

RevueOTC Brasil · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensNalco (Canada)
Organismes subventionnairesDivision of ChemistryDivision of Materials ResearchPetrobrasNational Science Foundation
Mots-clésPiggingCloggingPetroleum engineeringCrude oilWaxDeposition (geology)GeologyPetroleumPipeline transportEnvironmental scienceMaterials scienceStructural basinComposite materialEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A platform in the Campos Basin of Brazil experienced paraffin deposition issues in the inner-field flowline. The paraffin deposition rate was relatively low; however the deposited wax was hard and very sticky making pigging of the line difficult. Comprehensive advanced analyses and characterization of the crude oil and the deposit were conducted to determine the nature of the hardness and stickiness of the deposit. As part of the study, paraffin modifiers were tested to see their effect on the volume, hardness and stickiness of the deposit. The analysis on the deposit that was treated with the paraffin modifier showed a reduction in the components of the deposit that caused the hardness and stickiness of the deposit, resulting in a softer less sticky deposit that is easier to remove by pigging. FT-ICR MS analysis of the field deposit identifies an enrichment of the high molecular weight polar crude oil components that could be the reason for the stickiness of the deposit. Introduction Crude oils contain high molecular weight paraffin hydrocarbons that may precipitate out of the crude oil and form a waxy solid phase when the oil is cooled (due to heat loss to the surroundings) during production and transport operations. Resultant plugging of the pipelines and clogging of transport equipment can often be a challenging problem to control and remediate.1-5 Pigging is one method of removing paraffin deposits from the pipe wall, but pigging programs can be ineffective if the deposited paraffin is hard and sticky. This problem has been experienced by a platform in the Campos Basin of Brazil due to the hard and very sticky nature of the paraffin deposit. The pigging program for the inner-field flowline has been difficult and it is unclear if the pigging program is effective in removing all of the paraffin deposit. A better understanding of the oil composition and the paraffinic hydrocarbons present in the crude oils was sought in order to recommend chemical mitigation strategy. Crude oil sample from the field and paraffinic field deposits were collected for a comprehensive characterization with various analytical techniques, and the effect of wax crystal modifiers was qualitatively examined as potential remediation for deposition. Differential Scanning Calorimetry was employed to study the wax crystallization behavior of the crude oil and the deposit. Paraffinic hydrocarbon distribution of the fluids was characterized with High Temperature Gas Chromatography (HTGC). Efficacy of the wax crustal modifiers was evaluated with established Pour point and Cold Finger Deposition tests. Compositional information on the crude oil sample and the untreated paraffinic field deposit and the lab generated cold-finger deposits was further elucidated via high resolution Fourier transform ion cyclotron resonance mass spectrometry. Negative ion Electrospray Ionization (ESI) and Atmospheric Pressure Photoionization (APPI) coupled to 9.4T Fourier Transform Ion Cyclotron Resonance Mass Spectrometer (FT-ICR MS) were applied to attain extensive compositional knowledge of the fluids' hydrocarbon and hetroaromatic matrix.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 GPT0,271
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations7
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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