Managing Produced Water through Total Oil Recovery: An Integrated Innovative Technology
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Produced water can become a major operational, environmental and economic concern when oil fields continue to mature. Managing and handling large quantities of produced water efficiently and effectively requires both understanding of the fundamental physical and mechanical characteristics of the water as well as the changes of those characteristics with both time and additional mechanisms. TORR Canada Inc. (the company) have developed an innovative technology called TORR™ – Total Oil Remediation and Recovery (the technology) that integrates several oil and water separation and recovery principles is presented. The basis of operation of the technology to handle produced water oil separation and recovery characteristics is explained. The critical produced water fluid characteristics such as oil droplet size distribution, dispersed oil stability and nature of the dispersed oil are presented and discussed. Performance is demonstrated through field data. Oil concentrations in the range of 100 to 300 mg/L have been reduced to well below 20 mg/L with the technology. The performance of the technology represents a wide operational range of applications and associated economic and environmental benefits. Operators on offshore platforms who need to comply with stringent regulations may achieve the discharge targets with one technology and one stage. Additionally the technology deserves serious consideration to for the application of de-oiling produced water. Operational complexity of more traditional water treatment process trains can be greatly reduced.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».